（来源：上观新闻）
随后，一🇸🇮☸个负责分✒析的AI（可🥥👹以理解为🎛🇮🇨辅导老🕖👍师）仔细阅读这🧒🐽些记录，对🗺👨🎤比成功案例和失🇹🇲败案例，寻🏬找规律性🇸🇱🥤的差异👜。那时候大家都在卷🥢硬件参数，🇬🇩🇸🇲比屏幕、比摄像头🇨🇫🎃、比续航🛏🔴。这些需求一⛎⏰直都在，🥜但当下的科🔒技，无论是互联↔网还是算☺法推荐，都没🎰办法真正🏡💃回应它🦀们♋。这个方法🏌🤑在实践中效果相🧽当不错⏲，原因在于：它💨🇧🇬不再试☂图给推理过程🅿中的每一步打分，📤而是把👔整个推理链当成💙一个整体来🚞❗评价🎀⏭。
从训练轮🦹♂️📲次的角度看，🍲🐉以τ?-B🔱🇺🇬ench为例，T🥔RACE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47.0🧛♂️🍔%，曲线👗👞几乎是一📝📊条平滑向上的折线◼。如此一🍂来，标准PP🇮🇩🇬🇮O训练出的AI🇰🇾，往往不仅没有💙🛂进步，甚至😺比训练前更🇵🇰🗼差💭。结果表明🍩，在 KA⚜🎛DID🛣-10k 🇰🇼🇵🇬google review上，基于🍶🔔 PANDA🌀🍁 分数的排🏴☠️🙋名准确率达到🛀🍳78.8♠🇧🇷3%，😘基于比较关系🙊的排名🆗👯♂️准确率达⚾📤到76.90⛸%，超👨🔬过了同类开⛩🈲源多模态模型（🇰🇳💹如 mPLUG🈲🔟-Owl2 的💴♒48.🚴♀️5%、LLaV🌴A-1.6💥🇸🇿 的57%、Q♒-Inst🇺🇸ruct 的☣⬅55%）🇯🇵🔹。
社会学家雪♍🕵莉·特克尔👭🕌在《群体性孤🏴☠️🆗独》中曾提出，现🤹♀️😱代人正在被🚺🔨数字技术推向一🇲🇻种“连接却孤☎🥉独”的状态：🧛♂️🇲🇿 我们每🙁天接收大量信息，⬇🇧🇴google review却越来越缺少真🎃实的互动和被回👨⚖️🧡应的体👢验🇳🇺🇸🇮。说到底👂，TRACE做🇦🇷🧔的事情并☯🇰🇼不神秘🦂。
