（来源：上观新闻）
第二道关卡🚍🍫是"环境搭🤾♂️建负担"🧟♂️。因为发音相似，👨💂中国开发者直🐙接叫它「爱马仕🍪😟」✈✏。有个蛮有意🗨🇫🇰思的小细节，在形👪式化数学评👝测中，Deep⏯*️⃣Seek也🍄🤘皮了一下友商：🤷♂️🥕 我们在K2.🐊6和GLM-5.⏰1的部🍼分条目🌆留空了，因为🇲🇦🦈它们的API太忙😝👔，没法🛳及时返回⏱🇲🇻我们查询的结🎇果🈹。**三🏰、PANDA🕶🇳🇵架构：🇨🇦让机器学👇会填写这🤡份"体检报告"💆♂️🇲🇼** 有了失真🦋图的概🌎念，接下来的问题☁是：如何让计算🇧🇭🍴机自动生成🤹♀️这份图谱？为此，🐁🔉研究团队🔖👨👨👧设计了一⬆个专门的🍙🙁神经网络模型🐍🗽，取名🎧🥾为 PAND🅾A（全称 🤧🇸🇴Pan🆕optic P🤒🤐air❕🇼🇸wise 🕍💜Distor🚗🔛tio👭⚖n Gr👨🏫✳aph，意为"全▪景配对失真⭕🖖图"）🎶🎞。
这也从实验🥾🤺数据层面为🦍🍯TRA🎱CE的核心逻🖨辑提供了支撑🍟🏃：少数几🕟📿种能力的🍘👨⚖️缺失，足🌛以解释绝大多🇲🇲数失败案例📐。论文中，🇻🇮🌺泛目录寄生虫程序DeepSee🐓🇷🇪k表示： De⚪epSeek-🇳🇬⛓V4-Pro-M🐹ax在标🇱🇷准推理benc🧸hmark上🌲🛒优于GPT-5🔔.2和G🌛emini-🏴☣3.0-🚩⛩Pro，但🎎🔎略落后🥾于GPT-👷5.4和Ge🇳🇦👩🦳mini-3.🆓🇰🇳1-P*️⃣👆泛目录寄生虫程序ro〰。工具供应商📩🦕将能够专🛹😛注于算法质量，而🏭🧯无需耗费精力在👯界面设📮🍴计和确保用户👂😉操作简便性上⏳⌨。
