（来源：上观新闻）
正是为了解🇲🇼🆙决这个问题👠🙃，华为🇨🇬🇰🇬技术（🇹🇨1️⃣加拿大）的研究团👨队提出了一个全新▪🇨🇮的思路：与其👨🎤让AI笼统评👨🚒价整张图，不🤖🇲🇭如教它🇬🇺像真正的专🇬🇷🔵家一样，先📕✉把图像拆解成🏳一个个有意义📻🍥的区域，再针对每🐐🏭个区域🍕进行细致🐳🔎的质量分析，最后🤚通过一张结构化的⚠"关系🌕🧧图谱"把所有信🚇🇵🇭息整合起来🇺🇳🐔。但斯坦福大学🇸🇳✋的研究团🇫🇮🇨🇴队采用了一种截然🎛🇭🇲不同的思路——先🥃📰像医生🏺💷一样给A💂I"做检查"，📋🇪🇹找出它到底🚁哪里出了问题👀🚊，然后专门针对🍹🇨🇩这些薄弱环节设计🇲🇺🛏练习题，让AI反🔡复练习直到♓🇲🇶真正掌握🧣这项技能🎬🎿。
二、四步走的"诊👚✅断-补课"流程：🇪🇭🥤TRAC🇮🇱😀E是怎么工作的 💤👷♀️TRACE系统的🇳🇦☂运作方式可以用🚦🅱一位经验丰✋富的辅导老师来♈🥛类比理解⛔🌲。结果表明🧣，在 KADI🔷D-10k 🇹🇬上，基于 PAN🌒🍓DA 分🥰数的排名准确率达🐤到78.🙂83%，基⛓于比较关系的排⚙💐名准确📊率达到76.➰90%，超过了🚚🇫🇯同类开源多⚽模态模型（🇹🇭🤜如 mPLUG🏸🤒-Owl2👨 的48.5%👛、LL❔aVA-1.6 🐴的57%、😌🐴Q-Inst🇰🇷🧩ruct📑 的55%）🚵♀️🐽。
