（来源：上观新闻）
设计阶段结束后，🎒DC 将进入实际*️⃣🐻的模块实现阶段👩🦳。网剧《灵👃魂摆渡📻》系列之于剧粉，🇵🇷是国产志怪剧的天😉🕌花板，播出12年🚖💪间，被反复翻出来👔👩🔧咀嚼🤤。最后，解码🇹🇦器的输出经🇿🇲过全局平均池👩❤️💋👩化压缩后，被🧪分别送入🍼🕵四个独立的预测🎵头😍🧐。其一，这些模型在🚐训练时接触的✨🤭数据基本上都是以🇧🇾👆整张图片为单位🤞的质量评⛷估，从没有被专9️⃣门训练过🌥🚨"逐区域🎾🦕分析"🙀🇷🇴这件事👫。在1.☘📭5B规模（⛏😢15亿参数）🥎的模型上，标准❔🏳️🌈PPO的🧽领会推广网综合平均分是44👩❤️👩.06，甚❤至低于未经🇫🇰🌲训练的基🇦🇩🚣♀️础模型🇺🇾（44🇨🇫.96）🌜。在客服场景里🥏，"找到🇺🇳正确的🔢客户记录🇱🇧🇪🇸"是一⛲💮种能力🌋，"检查退款政👳♀️🐲策是否允🥇许某项操作"是另🇧🇴一种能力，🌓🇵🇼"在用户〰提出多个请求时全➖部逐一处⚒🗿理完毕"又🇫🇲是第三种能🔔力8️⃣🥐。
。在这种情况下🇳🇱🧁，系统👨🎤🧩不仅需要识别🚣✈每个区域各🔉🏺自的失真，还要在🕝🕵️♀️两张图🉑片的对🇮🇳应区域之🔽🇦🇬间进行精🖋准比较，难🛅🍢度大幅提升🎍📣。攻击者甚至不需要🥺✅直接攻击🀄Agent本🛹⏸身，只需👨💼🔎要在Agen👨🔧t能接🍫触到的数据中埋下😥🐽种子，可能是一封📇恶意邮件、一😩个含隐📲藏指令的网页、一🇹🇳份被投🏅📕毒的文档，Age💭nt就可能主动从🛰🤽♀️中学习到危险行为🍟。在视频分↩🥝析领域，可以📹🇸🇾用类似的框架来🇻🇮描述两段视频🌞🥉中人物动🍋🕕作的区域级差🛀异，用于视频动🏨作对比任务🔍🖨。
