（来源：上观新闻）
参数量高达270🦍🛌亿的 Gemin🇲🇻i 2.5 🛢🍄Pro🐴（谷歌旗下⚠🏉最先进的商业大模♏🇬🇭型之一）😓只有22%的准确🕳🧁率，而随机猜📟🍓测的准确🏝👳♀️率是20🥭👺%——也就是说，🇦🇩Gemini 🥳2.5 Pro 🎐在这项任务上🧲的表现几乎与🏴📈瞎猜无异📯。GRPO在🥔使用8个样😚👢本的情况下，综合👨🚀💣平均分提升至💣47.08🦜。这种设计的好🇩🇪🥓处是，系统可以灵💞活处理😬📞不同数量🧮🇬🇩的区域，不受区域🇹🇦🤼♂️数量变🤹♀️化的限制😪。
路透社在3月首次👅🌡报道Meta🍓正计划进行大📏规模裁🐕员，此后数周内员🇵🇾工们一直在猜测👌🆕裁员的规模🇧🇸。最终它❔确实找到了🐮解决方案📨，但在此之⛷前，它已经走了许🇱🇨多弯路🔗🐶。一个可🍥👭能的流程变🗺🇱🇸化是将☯验证工作前置，以👽🇪🇨便为 D⚰C 提供某种集成🤗测试，🚲㊗以指导其 R👨👨👦👦TL 实现🎩。
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🇲🇩7️⃣。在这个测试中，👘🍲TRACE以🍛👌0.552的🌽🤓平均相似度👩🦰🍲和26个完美分（🧩满分1.0）的成🗳绩领先，而♓🇰🇭基础模⬜型的成绩是0🇨🇫.411和19🎱👅个完美分，最强对💂🇧🇬比方法是0.5❤20和2⛱2个完美分🎡🇵🇹。
