（来源：上观新闻）
研究团队首先从两🇦🇲个现有的公开数👱♀️据集中筛选出2📀200张高🍗🔱质量图片：🛄🚔其中1🎯592🇿🇲张来自 🏃🥾PSG 数🈵🇧🇮据集（一个⤴🇭🇹包含场景💩信息和🇺🇸🇼🇫区域级🧛♀️全景分割的🤡😌数据集），另外6🇮🇸08张🏴来自 Seagu✂🍛ll-100w👮（一个包含真🤜实ISP🔍图像退🐶😄化效果的数据集）🍞。有兴趣深入了解的🇺🇬读者可通过该▪编号查询完🧠整论文🥃👩🎤。该框架还管理子智🔻🆑能体和相关文💗件的数据⚔🖲google加速库🥘。
TRACE🤥就是这样一🌍✉位自动化🖼的"AI辅导🚅老师"，整个过程👏分为四🦙🧺个步骤👉👯。在某些案例中🔈♌，当失真图的预🕜测结果与图像的真💺🕍实视觉信息🎣🧺存在矛🌀盾时，GP🔽T-5 🏆🎳Mini 会主🥰🍋动纠正失真🚕📏图的错🏐误判断——比如🇨🇱🇵🇹失真图错误🧗♂️🍅地把锚图某个区域🦀标记为🇦🇽"干净"，🚸而 GPT-👨🦰5 M🍝🇬🇱ini 通🇬🇷🇸🇦过观察图像👘本身正确识🍬别出了"变👵暗"效果⛳🏧。应对这种复杂设🚐计的关键挑战不在🚝于处理🦢代码库的机🤳制，而在于 D👗🍷C 需要由在🎠特定设计领域经❣验丰富的架构师🇧🇳来操作才能取得🇪🇷良好的效果🧐。
