（来源：上观新闻）
当下大多数AI🇨🇫训练方法🇬🇶🌅面对的正是🌽🧐这个困境😦🙌。实验结🤧🇦🇷果相当显著：⛸在模拟客服场🇫🇴景的测试中，🍙经过TRACE🇦🇶训练的AI助手，🧿💎整体通过率从3🏴2.9%🔻跃升至4🇼🇫seo和geo的区别7.0%，提升🇬🇸🍫了14.1个♐百分点；在🌲工具使用™◻测试中，完美完🐃成任务的次数也💙🧧增加了🇬🇶7个🖱。这个解码器由多层🛎 Tran🍉🌕sforme🇵🇼r（一💼🍴种强大的注意力🇭🇹🤨机制网络）组成👦，让每个🖥区域的特征同🐪时"看"到对方⌚seo和geo的区别图片的全局🏅🐈特征，从🎤而学会"🏈我在另一张图片📘中对应的区🥶🍔域是什👩🎓么样子的"🌂👩🦲。
第一道关卡是"信🍟🕓息不全"🕯🇨🇾。这张图谱，被研究👻团队命名为**📉🤔失真图（Di📗👅stort🏑ion Gr🇰🇳aph，🍇💺简称 D🆓G）*⤵🙈*🙅🏴。持怀疑态度🦴的人将有🤪机会自🐺行判断↖🏟。相比之🇱🇻下，直接🇧🇼在目标场景💄里进行💯🇬🇼GRP🏦O训练的曲💾线显得🚵🎒波动起伏🇪🇷🇧🇷，甚至在🇧🇬384🇷🇪0轮次时出现了🎓下滑（从37🔏🛡.8%跌🎅到35😆.4%），👤最终停留在37.😒8%🎦。
