（来源：上观新闻）
在复杂系🐌统中，🇦🇪真正的控制不是谁💥🍘发号施令，而🗿🏚是在混乱中不断👨调整、不断涌现的🎼边界📔。--- 三🧖♂️、"薄控✒🇯🇵制、厚状态🇳🇱"：一套听起来🍙🇧🇷奇怪但非常有🛴🇱🇺效的工作方式 研🤘👨👦👦究团队用一句话概🏇泛站括了AI科学🇪🇺👨💼家的设⏮计核心："🤩泛站薄控制，厚🌕🇪🇹状态"🎃⚗。但研究💝团队发现，🥰🍺当你给⛸这些模型提出🔞更具体的要求—🇷🇼🕝—比如"请告诉我🏈这张图🐻片里每个区域的质🏥量如何🌃😝，哪个🅰区域出了什么问题👩🦰，严重程度🌱如何"—🚁🈵—它们的表↕现就会令人失望🤦♂️🐧。
研究提🏞出了一个🧩名为TRAC🇸🇱E的系统🗿，全称是"Tu🇺🇲🈹rni👥👚ng R🥩🏸ecurrent🇮🇱🙌 Agent f🤡ailures🇲🇨🧰 into🍸 Ca🐼pabil😊🇦🇱ity-tar🤤geted 🧫泛站trai🥀ning En🇩🇴vironmen🧒💋ts"，中文可🇧🇩以理解为🌸"把反复😸出现的失败转🇦🇪🦀化为针对🇹🇷🇹🇹性训练环境"❤。VerCo🏩👨💼re 使用RI🇮🇱SC-V👝 指令集🇪🇪架构 (🦟ISA) 参考仿👮♀️真器Sp👨🔧ike进🇪🇹☠行了仿真验证，并🇮🇨使用开🐟源的ASAP7 🔋PDK💝🍓 （一款模拟 7😘nm 制程🍆节点的学术设计👩💻🥑套件）进行🤱了布局设计🥳。
