（来源：上观新闻）
这种"一荣俱荣🤱，一损俱损🔣"的机制，完全绕🗨👐开了"每步单独🇧🇯打分"的难题🐧。DC 使用⭕ Sp🚪🐘ike 构🐐🇳🇦建一个💝🐧整体的 verc🥦♉ore_tb🚺🌞.v 测试平台♈🌞。在PaperB🐒ench上，平均⚜🗃分下降了🇦🇴6.41分；在🇹🇯🎃MLE-Ben😓ch Lit☂👩🦳e上，⚫任意奖牌率下降了💠31.82个🇹🇿百分点‼。在7B规模🇪🇨🎫（70亿参数）的😘📄模型上，结果同📸样清晰🍧🛏。
这有力🌁地证明了，区🖲域级的失真图确实☂可以自然地🤦♀️🛥"聚合"成可靠🦌👨👧👧的整图质量🇴🇲排名，与人类的主😐🇬🇲观感知具有🆓高度一🆒家里怎么引诱蜘蛛出来致性⛹家里怎么引诱蜘蛛出来。1、扩展性 我们🆗发现，对于 ⏰DC 🍜而言，扩展到非常👩👩👦👦庞大的😪👩代码库（例如，包📬含数百🏒万行 Veril🅱🤦♀️og 代🚘码）并不☃💍会造成🤑任何特🖋🕋殊问题🎱🇱🇰。DC 使用 Sp🥍ike 构建一🦕个整体的 v😣❗ercore_t🏇⤴b.v 测试🐺平台🇲🇲💂♀️。因为压缩🔱注意力🦚保证严🍫格因果性，一个🚗🍣query to⛓🇲🇽ken🚘看不到自己压缩块🌌内其他📡🇨🇰token🈹的信息🇨🇱🏜。
