（来源：上观新闻）
💬 “以前💂♀️🤷♂️用 Mi🤞👨👧👦djourney🍩 做概念稿8️⃣很美，但落不🆕😴了地👕。（7）基础设施📥 大规模芯片设计🍾✨对硬件资源🐁要求极🥩🍕高✳。对比之下，T🇰🇪🇲🇾RACE的路💩由策略只🦑需要在使用时动态👩👩👧👦🗺选择对🦏💻应插件🥾📪，完全不需🤛🥧要任何额外的合并♓训练，🈯🏤却达到🌓了最高的47.0%🧱💗。模型未能🧶🥧识别出问🗽🙆♂️题所在🇻🇨🇲🇷，在寻找解🛫决方案的过程中进👩❤️💋👩🕧行了大幅🇺🇬度的修改🔇。
产能随之爆炸，但✨爆款并未同👯♂️▶步增长✡。1M MRCR🍗上V4👨👩👧👧优于G🦟👩emin👓🕠i但明显不如😓💴Claude♍。这导致了“验证”⌛成本居高🧟♀️🗻不下，🌭🔀通常估计⛏占总支🇸🇬🥦出的5👌0%以上↪🐼。所以，🇦🇺🍙我觉得 Kimi🧟♀️🥦 这件事不是做🐧🧖♀️一个 Ag😛ent 工具，👨💼它在试图👕🤳定义 Agent🤙🏳 时代的交互🔴🍛怎么最有效的引蜘蛛范式👈。
WUM做的，正是🏭同一件事： 将视🇱🇻🐶觉、语言、动🍃🇱🇨作、物理预测↙🛐等所有能🐐🇳🇷力，放在同一🇨🇻个网络中，🦋从零开始联合训📑🇵🇱练，融为一📵体🌤。TRACE则以⬆💁♂️47.0%的整🏥🤚体通过率、👫44%的航空领域🏴🥭通过率和🎢🧀48.2%的零🛴售领域通🇵🇷🎏过率，显著🤐🧣领先所有对比😆方法，比第⚗😆二名的GEPA高😑➡出7.🆕4个百分点🍚。
