（来源：上观新闻）
这个工🧀作区被划分成三🇭🇳个区域：一是"论😥文分析区"，存🇽🇰✏放对目🇲🇬标论文的🤽♀️💶结构化理解、关🚅键指标、实现细🌥🌠节和存疑之处；🎗👩💼二是"提交区👨❤️👨"，存🥶放可运行的代码仓👩✈️库，包括环境🦃♒配置脚本、资源下🌜🍋载逻辑，🥙👨👨👦以及最终👩👧👦👌执行入口文件；三🦀🧙♀️是"代理工⛸🏸作区"，🕛🏏存放任务优先级⏱计划、实现日志🕚🐼（只能🇰🇭追加，🌅📎不能修改）、▶实验日😅🍋志和每次具体实🍻🎄验的详细输出🐳😤谷歌工具。
这说明预测👐⚖题目难🎥🈹度所需的能力，🆔远比解题🎸能力更🍄容易学习🧯。这样，每🎌🔛一轮工作的😁🔱成果都真☝☸实地沉淀下来🧟♂️💒，后续的代理⚜🍤可以站在前人工作🧪🇸🇴的肩膀〰上继续推进，而☑✏不是每次都从零🗳🌌开始🇹🇭。当AI解一道数🇧🇾学题时，它可能🌎需要连续输出💬🕌几千个👩👩👧👫字的推理过程——🇬🇭这就像一⚜篇很长🕚的侦探调查🧮3️⃣报告🇯🇵。
然而，芯片🦑设计需↔要在某些特🤦♂️🦌定领域拥有🇭🇳🇧🇶极其精深的👩🎤知识📕💭。方法论听起来很🇵🇲优雅🖌🏺。” 从架😇构层面看，它并非🇨🇱基于 GPT-4🔻o 的图像管线🎨🇮🇩修补，而是🔢😰从零搭建的➡独立架构，专门😥🧂为“推理+👡生成”联合优化㊙。因此TRAC🇷🇪🏊♀️E的性能随训☃3️⃣练轮次持续稳定🔆上升，而直接🇹🇨🖇训练的曲线波动明🇹🇭显，最终停🚊😗留在37🇮🇴🦌.8%，而T🏗RACE达到47🐢🦔.0%📓🎾。
