（来源：上观新闻）
原因显🌳而易见🚺🎤：这需要🌸🚍推翻至😴🐫少一部分先前的✝🇧🇴设计成果，😘并且存在引入👆更多缺陷🇲🇹🇳🇵的风险🚓。而这种知识通常是🐘🚔geo和seo的区别人类设😲计师通过经🌚验积累的🕵️♀️。结果呢？模型🇲🇭🇫🇴给出的回答根🖱本没有😔💍涉及区域对比，✖🇲🇺也没有质量评分，🇧🇱甚至漏掉了某❌些区域，给出的是🎯一段对整张图片的🥁🇨🇱笼统描述🔝。十几个ex🐩🥐per🧩▪t通过on🥦-polic🌯y dis😚tillat💤ion合进一个📌统一的stud🦔ent🐪。
研究人员指出🏗🈸，预估一🥙⛸道题的难度，根本🧹🍠不需要具备🍀解题能力，就🌅好比一个经验丰富🇦🇫的老师一眼就能判😍🚴♀️geo和seo的区别断某道🇬🇬👩🎨题"很多学🦡🇹🇹生会错"🔲🤹♂️，即使他自己不🙇♀️🎐亲自去做这🔪👐道题🙏。换句话说，当↪任务需要跨越多🏬轮实验、不断从之🎎前的诊断中学🐖习时，🔐🥍丢失中间状态4️⃣的代价就会急🕛🛀剧放大🥓🧜♀️。
