（来源：上观新闻）
默认采🖌用4层🇨🇴，研究团👜队还测试了2层🌏和6层的版本🚼。要知道🚈🥣，羽毛球是对🏅🗼机器人动态交🇩🇲💕互要求最高的😽运动之一🎋。DC 没有依赖“♥SEO/SEM猜测”👪🇲🇭SEO/SEM。DC 🐯在 12 👨👧小时内完全自主💎🎡地构建了多🌋个 R👩❤️👩ISC-V C🎄🎺PU 的微架构变👨🦲🎚体（我们称之为🔻🔨“Ver🗡🇦🇶Core”），⏱🔌这些变体均满🔓足 1🗺.48 GHz🎌 的时序要求⚙，而其设♑计需求文档仅🇩🇲有 21🧗♂️📙9 个字😰。DC 必须执🇿🇼行与构建设🐀计相同📠的操作，🐅并且必须在维🇨🇾护先前工作所需🥊的上下文和记忆🔪的情况下💅完成这些🇨🇾👨🦱操作🗑🧭。赛扬SU230🇦🇮0于201⚔1年发布，采用的😘是英特🐸🌮尔于200🔱7年1👩🎓🔺1月推🏄出的Pe😐nryn CP🇵🇬U架构🔗。
对着空气，和对👨👨👦👦着真人❕，两种🇺🇳表演模式之间的🔅🔎差距，技🛰术是难以弥合的🌹〽。在Pape🐰rBe🔻🇹🇿nch上，平😰🧟♀️均分下降了6.👀41分🆙；在ML👙E-Bench ➿🥔Lit🤼♀️🎄e上，任意奖牌率🇾🇹♓下降了31.8🤑🏊2个百分点🔊🇦🇩。这项研究的价🤟值在于，它提供了🇨🇦一套完全自动化👨👩👦👦的系统，不需要🤙人类专家坐在🧛♂️旁边一🐳条一条地分⛔析AI的失败🇯🇴原因，而是让🥅🇰🇼AI自🇱🇹👨⚖️己完成这个"自我🧘♀️👑诊断"🌞和"自我补课"✏🦸♂️的过程⏯。与此同时，"条🎇🧖♂️件推理"、"数值🇸🇪计算"、🚵♀️"早期终止"等其⛩🗾他候选能✏🇳🇨力只出🦑现了少数几👨🎨次，无法通🧸🌜过筛选阈值，🐅🐗说明它👍✳们虽然偶尔🚔🖊出现在失败🇰🇪🔏案例中，但并不🇲🇲是区分🧽🤫成败的🗒🧮关键因素🐓🇹🇭。Q-B🌮ench 等工👍作侧重于单张图▫🇸🇭像的整体质👨🎨🈚量分析；🏀🇪🇨DQ495K🕟🤐、MICBen👨👦👦ch 等工🇪🇷作虽然👫♾️涉及图像对比，但🇫🇲不是以区域为核🐧⚖心出发⏸🇬🇾点；S🚷⚒eagu🤓🍜ll、Q🇨🇬🎻Gro🧑🚢und、Gr🌛🍼oun🖥🇩🇪ding🗺🏴-IQA 等🦘工作虽然涉及🇨🇻🇦🇷区域级💭分析，但🌓🇬🇳只针对单张图像🌃，不支持🕥🍫两张图🤽♂️片之间的🔴‼区域级比较🇧🇲🖼。
