（来源：上观新闻）
过去的🇬🇹🍃思路是给AI灌输🇧🇹更多数据，或👜☝者让它在目标场🚨景里反复试🚓错；TRA🌊🎯CE的思路是先诊🇦🇮↪断后治疗，找到🐂🌲具体的薄弱点，⭐🇩🇴再定制🥶百度sem化地修补◀。SimpleQA🚃🇰🇿-Verif🇸🇸💫ied上V🦡🛅4-Pro🛀-Ma🌧👸x拿到57.9，🙇🎌K2.👆👨🦳6是36.9，🥔😻GLM-5.1🇦🇴是38.1🎑。
就像一张照片整🥔🧮体偏暗（所有区📚🥧域都受到"变暗"🍞效果的影响）👨👦👦，另一张整体有噪🇲🇲🏠点（所📫有区域都有噪点🛅💍），系👢⏭统需要🥩📯分析各个区域👷🇶🇦的情况并🍢进行比较🇰🇪📭。最大的不🔠确定性🖇🧺在于，🇦🇽🇪🇺你无法🚣🙉预判Agent会🇾🇹🌅从哪些数据🌩🎧中学习，以及它生🇦🇪成的技能🏳是否包含🧳🇧🇮危险指令☦🚘。
GRP🙏O的成功，本质上🇯🇵是这种框架切换💷🏦的成功🔨，而非多采样的💈👵必然功劳🔗。电子设计自动✏化 (🎇EDA) 工具也🚴👩🔬具有高度可👎配置性，需要相🎎当丰富的专业🇨🇮知识才能操作🆗⏫得当，从而为设计🍁带来良好👩🦱的最终结果👨✈️。数学、代码、a📁gent🐽、指令跟随🇳🇫🥔四个领域🏮🤾♀️，各自独立训一🍤🇬🇳个expert🧠。
