（来源：上观新闻）
尤其值🇨🇰🇪🇺得关注的是一🇸🇴🇧🇦个有趣🇺🇾的对比🇭🇺：仅仅🇧🇸🇭🇹针对单一能✍力训练💈🎙一个插件，就能达👧🌘到40.3%的♊🥍通过率🌖，已经超过了A🦛WM和🇲🇶🤕ADP🕋🅾等使用👹🦓大量通用训😲练数据的方法👱♀️。另一位员🇦🇱🚠工告诉《商业🌙内幕》，由于尚不🇧🇷清楚哪些团队会受🇵🇲裁员影响，🤼♀️这一官宣反而让他🔵们在接下来一个🆎月里压力倍🇩🇬🥯增，必须拿出业🍀🚴♀️绩🇦🇩🇧🇬。
这就是🐇🎥这篇论文要😜🇧🇧解决的问题🙄👯所在——™🌚不是让AI🤬👱♀️写一段代码，也🇺🇳🤧不是让AI回答🇯🇴😘一道题，而是让A🧟♂️I像一🇻🇮🏇名真正的科🦗研工程🐱🤠师那样，端到端地📮完成整个🇬🇮⏲机器学习研究的复🕵️♀️现与优化流程👿。当下大多数🐙🐔AI训练方法面对📶的正是这个🇬🇩🌫困境🇱🇻。
因为人🍸🤟的需求🦔，从来不只是“把👝事情做完”🚹。第二个测试场景📈💣叫ToolSan🥵dBox，测🥅🇹🇳试的是更🤶🍮广泛的工具使用👫🥋能力，包含1🎤🧶29个☮🍼不同场🇨🇩💷景🏨👀。有人把它🍮🇮🇲当健身，有人把📘它当社交，也🌿🇲🇼有人就是单纯🦛享受挥拍出汗之后👸👤，那种脑子终于✴安静下来的感觉👩🏭🌹。DC 必🕠须能够在🚑📢遵循用户指令的前🔫🗞提下探索这一🇸🇽🍇空间，以☔✌实现最佳性能😭💋。”一个人，⛸就是一支队伍🕑🌓。
