（来源：上观新闻）
从训练轮次的👩🎓角度看，以τ?⏫🍀-Bench为🔥例，TRAC🚣♀️✅E在不断增🅰📶加训练轮次时🐡通过率持续稳😝🖥定上升，从0轮次🍛的32.9%一路👧👉攀升到51🇸🇮🏕20轮次时的4🍡🌑7.0%💰，曲线几乎是一条🏉🦓平滑向上的🔀折线🥞🌊。标准PPO从🐢🌔基础模型🏰的52.4🚯9分提升🌝🏑到56.44分🇹🇴🍶，进步明显但并⚙🛒不突出👩👧👦🛸。
这会是一件比想🇹🇲象中更深远的◽事情🇲🇹⤴。同样，当失真👩🎤🇪🇸图把某个区域标🐺🥥记为"干净"，🚱但实际上该区🦛域存在🎰🐕过度锐化时，🌇〽GPT⏮🕝-5 🇹🇹❓Mini 也能通🎁🛶过视觉分析🤕得出正确🇵🇼🎳结论😢。。首先是🇷🇸"有效💬🇩🇪性"：图谱中的🖊🗂每条比较😐关系，必🚠🎴须连接来自两🙇👝张不同图😝片的对应区👩⚖️域，不能拿同一张🐿图片的不同区🖖域相互比较🌞。但 GPT🇾🇹-Image🐑-2 引入🇺🇾🍙了 思考模式（✒🇹🇦Think🎠🐨ing Mod🌤👨🏭e）：生成前先联⛺🇧🇹网搜索、📳🙏分析上传文件、规🇰🇾划图像布局，🌷生成后再自我复👩👩👦🦀核🛎👖。
