（来源：上观新闻）
Q&A Q👩👧🔏1：TRACE系🧲统是如何识🦇别AI助手的薄🚙🇸🇱弱能力的？ A⚱：TRACE通过🔦对比AI🇦🇶🏳助手的成功🔰记录和失🎳🚕败记录来🐸🥓识别薄弱能力🔙。PANDA 模型🇨🇦的参数量仅为0🕜🇳🇪.028亿，处🧪🚺理一对包含14个👩🚒🚾区域的图片对只🚆♦需要3.53秒📄🧫，而相比之下，⛱同类开源🇺🇾🏙多模态模型（如 🍾🇮🇲Q-Insig📭ht）处理🎣同样的任务需要😴274秒，🇸🇱🕢参数量更是高达7🇳🇬0亿🇬🇪。
这种安排使得指挥🖤官的"💚工作记💏⏸忆"始😦📤终保持轻盈，🎮从而能在整个🤑📡几十小时的任务周🥗期内持续稳定地🧷📠发挥协😆✡调作用👨👧🔗。它在搭🌔 Ag🧕ent 时代🤓📴的第一个🇮🇶📵微信群🎼。这种高🌷🏴泛目录站度集中⚡🇺🇳的分布说明，目💻标场景的失败⛹️♀️🛷模式并不是均匀分😍散的，而是📬高度聚焦在少数几👩👦种能力缺👮🎍失上👩🦲。
真正的工作🔔细节—👨🔬—论文🔎🙇分析、代码、实验🚤记录、错误日🎷志——🇧🇳🖨都保存在一📀个结构化👯♂️的共享工作区里，🗼📇任何专业代⏩理在需要🙏时都可以🗞去读，而不是靠💕🇹🇫着"上一🕸🛋轮对话的记忆🤓🈴"来续接工作🇲🇪泛目录站。
