（+微:hywyysxs）
Q2：♣时序扩展混合专家🧽☝模型训😵🛂练时用的是什🌜👩❤️💋👩么奖励信号？ 🇭🇳A：研究团队采🧒🎎用的是"自我蒸馏🛐🏋"方式🗂。如果一个晶🌠圆厂要建一条🐂🇺🇿 CP🐲O 测试产线〰，Ins👊🚨ert💁🍈ion🐔 1和2各需要几📃▫十台设备🔥💬，光设备投资🎭🚜就是几千万🌇美元🇱🇷。一些游戏引擎6️⃣诸如Ep👩👦↖ic Games🌅🎬等，能❓🇯🇴够使得实时面🎴📞部渲染成为可🍔🛌能，用户😲体验变得丰♋富而细微🐾。
因为扭矩密度、响🇮🇲🤦♀️应速度、🖨精度和🧖♀️寿命，这些关键🗿🎻指标都🧽🈚集中在这个💆♂️环节🇦🇪🕘。其一，🇬🇱🚒GoC🦂lick的架构优😬势是专门针对GU😉I定位任👩💻♍务优化的🏯🈳，编码器-解⌛🎍码器架构在🚗😃这个窄🙍供卵一次多少钱任务上的优✳📂势，不一定能🍊迁移到更复杂的任🥰🛹务，比如多步骤🇱🇮🇱🇰规划、思维🥝🙌链推理等，这些🥶🏅场景下大😭型解码🐒器模型的优🙎势可能会💕回归🕺💣。
