（来源：上观新闻）
过去的思路是给🏴AI灌输更多数据🈷，或者让它😝在目标场景里反复⛅⌛试错；TRAC🌁😭E的思路是先🥂诊断后治疗🤲，找到具体😓💹的薄弱点📘🦅，再定制化地修👩👦🛠补🏴🌠。换言之，🦃🦡每完成一次任🇸🇩❄务，He😠📞rmes😠会从执行过程🎑🇳🇪总结并保存一😴♊个个Skil🇬🇧🏩l，下次▶🚧遇到相似的问题☸时，它😌可以直⏯接加载这些技能🤩，并在任务中持🏌️♀️↪续完善迭代🖋。
结果显示🙎♂️，这个"🔰🧓小个子"组⏱合不仅正🗾😕常工作，还取🇦🇸📠得了所👩⚕️🕷有方案中的最🧢高测试👟分数，同时把显卡🤦♀️👩👧内存占用从91🆔.5%降👨👨👧👦🦓低到78.👄👇7%👹◀。TRA🖖🕵️♀️泛目录站CE的对比👶🖥分析逻辑🍕与此完⏹全一致：一💩种能力如果在成🏙🇲🇳功案例🥙🇰🇵中也经😦👩👩👧常缺失，可能📶🐓只是因为任务本👩👩👦👦身并不需要它，🇯🇲或者该能力的定义🚨🇸🇩本身就不够清🍓🧷晰；只有那💊🕺些在失败⚽案例中明显更多缺👨👨👦👦失的能力，才🇰🇳🕉是真正的薄弱👨👧👦💴环节🦐⏱。
它是一个新㊙范式的起点♉。这个基准共分三个🖨🦟难度级别，每级随📌🥶机抽取🏴300对图像🇨🇼🏴☠️。第一条，百万◀token上下文🤼♀️全面开源🐄🙍，KV♑⛄ cache🥗大幅缩减🇹🇹🌶。（2）对 RTL🔚 和时序🇮🇩的理解🚒💹 我们观🤤察到一些模型将 🇨🇳6️⃣Veril💆👨✈️og（一种事件😍驱动语言）🍗🔵视为顺序🇬🇦🌕代码进*️⃣🖲行推理🏋️♀️。
