（来源：上观新闻）
六、这套🧚♀️🇦🇬系统背后的😵数学逻🏨辑：为什🐡么"对比分析"🗄🌴比"失败分析"更🧟♂️可靠 研🔍🇪🇬究团队在👨⚖️🏳️🌈设计能力识别算👏法时做👩👩👧😈了一个🐀很关键的🍓设计选择🇵🇸：不是只看"哪😳🐗些能力在失💄败案例中缺失"，🚝而是计算"🉑🧵某种能力在失💬败案例🇸🇸中缺失的🖌🇵🇭频率，🔘🤭与它在🔩成功案例中缺失💘🤙的频率之差"🇧🇾🔫。DC 对许多测♦试程序⏺🦚都进行🚥👩🌾了此操作😙🗺，包括 MD🇯🇵🦇5 测试以及最终😵的 C🏀oreMark ☮♑测试🤐🐈。
这个难度🎧📼设定是为了配♣合后续的强🍕化学习训🧤练机制👪。通过引入失真图这🍁一结构化表示🐈方式，🧽研究团队不仅为区☄🏛域级图像质量评🔖😾估提供了一套完整🇫🇷的形式化框架🇲🇾📀，还构建了迄今为☸止最大📥规模的区域级配对🇵🇬🐐失真数据集，并⛑设计了一个轻量高🇹🇿📅效的模型🚏🗻来学习💭这种图谱结构🌄📄。TRACE的对🎓比分析逻辑与此👨🦲👩🎤完全一致：💤🐆一种能力如果🔧在成功案例中🧜♂️也经常缺失，🚪可能只🥣🈵是因为🇯🇪👩👦任务本身并🇯🇵不需要🚶它，或🇦🇿者该能😉力的定🤰🐓义本身就不够清📣晰；只有那🛢👭些在失败案例中⏱明显更多缺失的能🥩🇾🇪力，才是真正的🎯薄弱环节😜。
