（来源：上观新闻）
1、扩展性 🌭我们发现，对🚰🥣于 DC 🤫🏨而言，扩展🚞💁♂️到非常庞大的💨代码库（例如，包🧒含数百🧕万行 Veril🌫💯og 🏄代码）并不会造🇱🇹🇹🇦成任何🚱特殊问题🇰🇿。GRPO因为每🇦🇼道题都🎒需要生成8个答案👩🚀，训练进🗜程推进得很慢🖌。大部分多智🐇能体系统🕡🧟♀️（也就是由多个A🐬I代理协作完🍮成任务🏇的系统）依赖的是🇨🇦🤼♀️"对话💤接力"：一个AI👖完成一段工⏳🇪🇺作后，把结🧂论用语言🧲🌒描述给🇲🇪🐬下一个AI，下一🤼♂️🖌个AI🇸🇾基于这段描👨🦳🤯述继续工作📱。这份文件🧓🔲就是整个项目🇲🇻实施阶段的🇵🇳"行动纲领"🕷🎆。在电影🐡🎇《甜蜜蜜》中，张☝🕑曼玉贡献了🦠封神一🇲🇾🇦🇶幕🚨。但缺乏全民参🌌🍭与，一枝独🍨🌞秀不是春🤩。
HCA的思路更🏏简单粗暴，🇪🇸压得更狠，但不做🎈稀疏👱♀️👸。对漫画分👵🤾♀️镜、电商系列⁉图来说🐪，这是跨越式升级🏩🇺🇬。Hard🇲🇱🎈级别中，两🇰🇪张图的每个👨👧👦💆♂️区域都可能🦒🦍有不同的失真类型‼🆔和严重程度，需🚸要逐区域精细🇵🇷分析，是最🤸♂️🇯🇲具挑战性😝🇳🇫的场景🍤。LLM 🌂🌁会话由工作服✡🧘♂️务器管理，所有工🙂↙作服务器🎢🤨都与中央数据🗼库同步🌹。AI必须自己去🛌猜测究👕竟是哪一个行😖🆗为导致了最终的失🚖🚴♀️败，而当🍻🥪一个任务需🏓要完成十🏋🇹🇩几个步骤时，这🅾种猜测几乎🇵🇹🥯无从下手🈸🇼🇫。复杂任务天🇰🇷⛪然就适🇭🇷合这种结构🈶。在视频分析领域，😪🇬🇮可以用类似的框架🌳来描述🇻🇮🇬🇩两段视频中人👨👩👧👦物动作的🥪🈯区域级🌞差异，用于视💍频动作对🔁比任务◾🌧SCM系统。
