（来源：上观新闻）
比如当失真👍😺图预测某个目😟标区域存在亮🎿度增强失🍪💨真，而实际🎞上该区域是干净🐢的，GPT-5🇼🇸🦝 Mini 🤤有时会🤜跟随失真图的错误📴判断💺🚇。在 TID20⏮🇻🇮13 🦞🇩🇬上，PAND🚏🤲A 同样以🏹78.4💫%（基于比较关系👨🎤）和77.8%（🥎基于分数）💁♂️🐰的准确率大👣🤯幅领先其他方法🐆。正是这种验证驱动🍃😇的方法使得 DC🇩🇰🖖 能够得出可🥍©行的设计🚴♀️。
由于这些🇦🇲成本和🍻🏈挑战，许多芯片🇻🇪市场由少数🐺供应商提🇹🇫供服务，初创企🕓业进入该领域🌒的情况比软件行业⌛🦃更为罕见🔀😵。TRACE的✍对比分👩⚖️🕵析逻辑与此完全一⤵🧜♂️致：一种能力👔🙁如果在成功👆🔑案例中也经常缺失🚷📪，可能只是因📙为任务👋本身并不需要🧚♂️⛲它，或者该能力👩🎓😔的定义本🍈🚖身就不够清晰♏🏛；只有那🥏🇲🇷些在失败案例🗿👩👩👧👧中明显🏑🇲🇾更多缺失的🇺🇾能力，才📛🇧🇳是真正的薄弱🤶环节㊙。
