（来源：上观新闻）
研究团队将AI🍶科学家与非🔇层级化的🌃源仓库3.0书源简单代理（在Pa🇻🇨🏸perB🇧🇸💁♂️ench上对应🖼⛪Bas🚹🎍icAgent🦂🙈，在M🇮🇩😹LE-B💤👥ench Lit⛵🔣e上对应A💓IDE）进行比🦓🇮🇸较，发现即使是🎠🚷去掉文件📔即通道机制🍄☦的"残缺😨🇺🇦版"AI科学家🐁，在PaperB🇨🇽💷ench🍺⤵上仍比👨👨👧👦Bas◽🎙icA👨🌾gent高出4🍌.74分，在M⏭🧝♂️LE-Be🗻nch 👨🔬🌔Lit🐒⛓e上的😢⛴"高于中🐽位数率"和任意奖🧓牌率也分别高出🇧🇳22.💛🇬🇪73和9.🦁👐09个🙃🦌百分点👖🏑。
在客服🛳🧦源仓库3.0书源场景里，"找👚🥁到正确的🌤客户记录🕰🐜"是一📁种能力，"检查退🍂款政策🕊🥏是否允许🇬🇸某项操作🇪🇷⏬"是另🇹🇱🆒一种能力，"在⬜用户提出多😂💾个请求时全🎇部逐一处理完毕☯🦏"又是第三种能力👩✈️🇭🇹。
想法很优雅，相🍣🔱当于给残◻差流增加了一个新🎅☔的scaling🎭💟维度🔟🇧🇿。所以，我觉🎋😗得 Kim💣🗺i 这件事🦝💡不是做一🦕个 A🍓🧻gent 🛤工具，它🇳🇮😳在试图定义 Ag🚠🔸ent 🕞💷时代的🇵🇾交互范🎓式👇🇲🇵。
