（来源：上观新闻）
。老板盯着他的工作🐹📛记录，看到🔮🦵的只有"这个订🖼单没处🦓理好"、"📨那个客户投🛶诉了"，💭却很难从这🍷🇵🇬些结果中直🌒🇬🇾接判断出，❌究竟是因为他不会👺🇪🇹查客户资💘料，还🐮📊是因为他🦔没有核对退款政6️⃣策，抑⏳🛄或是他接了第一个🥐任务就忘🏩🍯了后面📏还有其他任👏🎍务🀄🤔。但这个🚋👨🎤差距已经比之前任🔥何AI系统小得🏥多，而且💨研究团队在🌓🇹🇹这个方向😴👽上的设计思😫🛐路，为进一步缩🔠🔱小这一差距📭🛂提供了一个清🇰🇾🐺晰可扩展的框架🐽💽。
两种方🦖🍄式都有👷😳一个共🔪同的缺陷：A📐🇧🇯I从训练信号中得🗡到的反馈👽⬛，是"这个任务⏪整体成功了🎎💟"或"失败🦑🔘了"，而不是"💊🧱你在第三步查🍩询数据时出🚙🧓了问题"🆙。对于每一种被🧴识别出来的薄🇲🇳👂弱能力🇹🇩，系统🇪🇪⛅会自动搭建一个专🐊↙门用于↗训练这种能力⬛的练习场景🇦🇪👨✈️。为了发🔘挥作用，芯🐉片设计师必须🦛达到足够高的知🏊♀️➡识水平🇲🇭⛺，才能与领域专🥛😦家顺畅合作🌚⚗。这也是很多用户🎫体验后的感🥞👳觉，“依然会忘事✡👎儿”🇰🇮🇮🇶。虽然AI🇰🇬🌴工具已经很高效，🦃但很多团队仍⌛然难以保证效率，⭐🇻🇦资金链断🎤裂🤴。这种思路对普通🔕📚用户意味着什🧦👨🔬么？以客🏦服机器📿🧮人为例，如🕋果一家公司发现自☯己部署的AI助🦝手在处📍✅理退换货时经常🔇🇵🇬出错，不需要重😆⏮新训练整个模型⛰🐿，也不需要从头⬇设计训练🇯🇲🌘方案——只需要⬅收集一批失败记🏪录，跑一遍TR🚮✅ACE🌴🅱系统，🇯🇪😙几个小🇯🇲👐国内比较好的saas平台时内就能生🏸🇪🇷成针对🏄♀️国内比较好的saas平台这家公司业务特点♒的专项训练，修补®AI在🇿🇦🇬🇮该场景下的具◀🌟体短板🛍🍈。
