（来源：上观新闻）
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🇲🇪。这说明失真图🔣与大模💡型之间形成了一🐗🔜种真正有🧲👨👨👧👦意义的协作🔽关系，而非简🧚♀️🔮单的复制粘贴📶👩👩👧👧。
当AI部署在全😢新场景时，事先🖐🎧没有任何💄👩🎓失败记录可👰供分析🏙▪，TRACE👩🚒的冷启动问题⛺🇺🇿如何解决？😗随着部署场景的🎬👺增加，插件数😰🗝量也会🤠🙅♂️随之增长，如何管🍉理越来越庞大的插🍚🔨件库？当某🛀个任务同🆒时需要多种能力时🔡，单一插件🐄的路由策略是否足🤮够？这🎸⬇些都是😇📇下一阶段🥕研究可以深入😱🧿的方向🍨🈳。
论文中，De👿epS📘eek🖲表示： Dee💅☯pSe👬🍿ek-V4🏑-Pro🛃🈺-Ma🥬😮x在标准推理🗑🇯🇲ben💷chmark上🇹🇩优于GPT-🍗5.2和Ge💤mini-3👨👨👦👦🇹🇩.0-Pro🆑，但略🛐落后于🌰🇺🇦GPT-5🔊🌧.4和Gem😃ini-3.🌏1-Pr💡o😶。
