（来源：上观新闻）
综合来看，引🐯🕵入失真图带🍲来了约15🇴🇲%的整体🎒性能提升📄🎼。这个判断🤘过程完全由🇻🇦🇧🇷基础模型完成：🇮🇲🍀系统给基础模型展👩🦲示用户请求，以及🧜♀️每种能🇩🇿力的描➗🌚述和一🚬😪个典型案例，让🔲模型预测哪个👒🍌选项最匹配🥙🍭。
DC 必须交👨🏭付可验证😖的正确设计👊。如果只看激活❕🕌参数量，这❎🧝♂️是目前效率最🇱🇦❌极致的推理模🏊♀️型之一🛴。理想情况下8️⃣🤺，可以大🚤😷幅提升调用效率🐮。
电影一上线，不少🍥🌆人发现，这🐏部电影谈不😦上AI创作，更⛑像是一部🤞“借鉴”之作✖。DC 没👷🇨🇬有依赖“猜🌟测”🇳🇪🌽。这组数据背😗后的逻辑🔢是：当训练场🤲🇸🇾景与目标场景♣完全一致（即🐪直接在🍊目标场景上做GR🚶♀️PO）时，🇰🇷模型很容易陷入💥过拟合🆕🏥或训练不稳定👇的状态🍑👩🏭——它学🆎到的可能🔯🇦🇪是特定🇬🇫👩👩👧题目的🍷🚠答案，而非通用🇧🇱🍨的能力🍇🦖；而TRACE的🏳️🌈🏴练习场景经过专💊🧐门设计，每😴道题都由随机📚🌶种子程序生成，变📈🦍化无穷，A🥫🇧🇸I练的是"能力🎀🚟本身"而非"🔤特定题🍣👄目"，因此🥔能够随着训练轮🇲🇨🍭次的增加持续稳🖥步提升🛋。
