（来源：上观新闻）
任务目标是，训练👩🔧一个能🧺⌚够通过线🇪🇸👽方式进行图🇧🇭🏳像识别的神经网络🚹🚮。Claw🇸🇮🌌GUI-RL通过🕝💠引入过程🇻🇺奖励模型（PRM💘）改变了这一点，☂🔛对每一步操作进🗿行评估，提供更密😀🙎集的梯度信🔙🇪🇸号，实🍁现更精™细的策略优化🇮🇱👨👨👧。
它们经久🇮🇶👩👩👧耐用、经🐷济高效🇬🇮💠，并且能够在🚋👰恶劣条件下正🐥🎁常工作🔎。Cerebr🔴🦜as的方案是：芯🏓🍨片大到能放下4🕡4GB的🦋SRAM，🧪容量问题解决了😭，同时保留SRA🇷🇼M的速📞🤽♀️度优势🎁。
对于"2个物体🤫"的场➗景，原始模🇵🇹🇦🇷型准确率👸68.7%👵，还算过得去🍿🌳；但到了"3个物🥽体"，📂🇬🇳准确率🇳🇿急剧跌落到44👗🏴☠️.5%🦀；到了"8🇨🇷个物体"，📻🙋准确率只剩下🇫🇷🌶可怜的11.🔶3%📼。
