（来源：上观新闻）
传统扩散模型仅关注像素📂分布，而新模🚮型在 Tr👩✈️ans🔗for🧼☀mer 的 🐔🍧backbon🦉e 之上集成了🇳🇨推理链（C🚐hain-o🍤f-Thoug👋⛏ht for 🌧🧨Vision）🇸🇭。谈到 Th🇦🇺us 与🥒现有芯片的区别🧟♀️时，安克🤪 CEO 阳🥅🔽萌说：🔠🗣“到目前为止，所🌖🧨有 A☯避日蛛vs狼蛛I 芯片都是一📹👩⚕️边存模型，🌬一边做计算📋😁。
系统首先🌉将两张图片各自分🎛解成若干个🏈🇦🇺区域（比👨💻🇭🇺如人物、🐩天空、背景、物🎋体等），然后对🕛每个区域建立一个🇵🇰♾️"节点🏗🕙"👷♀️🥜。这种数🕠据像“牛奶”，📴🦂有营养，⛩🌼但难采集🦌。它带来了两个⛽🇪🇬直接后果：对🏁于答对🇰🇭🗽避日蛛vs狼蛛的推理链，打分💓员在接🇯🇪🐱近结尾时才给🍝🤞出高分，导🇷🇺致AI🚤♻的整个推🧥理过程👃几乎收不到🏚任何有☸🦉效的激励信号；对🧣于答错的推理链，🤽♀️打分员在中👘间过程中也没有🧨🇼🇸给出足够的🏴惩罚，无法让A🌡I知道哪里出📭了问题🐩👍。
