（来源：上观新闻）
他们开发了一个🏬叫做Ai🇹🇯📞Scient🤑ist（以下简称🥰"AI科🇲🇶学家"👽）的系统➕🔔，并在两🙅♂️个业界公认颇具🔡挑战性的测试基⛴准上验证↘了它的能力🇸🇰🐾。但这项研究的实验🤫结果表明，单纯增🇹🇩加交互🆖轮次并不🇬🇬能带来🐘💎持续的进步，因为🇻🇦每一轮新的工作🇸🇧如果不能建立在之🥉😬前工作的🔣🤕基础上，就⏪只是在重🇧🇲复劳动，而不🦍是在积🥙累🤢🇨🇷。
DC 必须能够在🤷♀️遵循用户➡指令的🧔⛎前提下探索🕳🐛这一空间，以实现♎🕹最佳性能🏋♉。在这个测试中，T👩❤️💋👩😜RACE🙍♂️🇰🇲以0.55🔱2的平均相似度🍶和26🥧🛒个完美分（满分1🚄🌭.0）的成绩领🌀🉑先，而基础模🕐型的成绩是0😴🗣.411和🌆19个完美分，最♾️强对比方法✝是0.520和2🎐2个完美🇵🇹👨🦲分◾。
事实上，🛳🈂我们观察到 DC🇬🇸 会根据布局布线🖌后的最🧱🐊终时序📴⏺反馈来更新其🇧🇦设计👩🚒👩💻。在对一个 13 🇦🇱♍级 OoO 处理👙🇷🇼器的代码库进行🕉🥪测试时，D🇹🇨🚾C 能够解决功能🗾和时序问题，就⚖像它处理 👄VerCore💌👩👩👦👦 时一样🥨🌻。
