（来源：上观新闻）
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 Ver🕌🐳ilog 代🧔🇩🇯码）并不会造🚶♀️成任何特殊问题↙。AI必须🇨🇴自己去🇯🇴🐅猜测究竟🇦🇸👨🔧是哪一个行为😠导致了最终🥔👨👦👦的失败，而当一⚱个任务需要完🥤成十几个步🕜骤时，👷♀️这种猜测几乎无🍒从下手💨🚴。
研究团队在论文中🚕🍮汇总了一张比较表👩，清楚地展示了🕢🍝 PANDA🧬📞BENCH 是🇨🇰🇱🇻目前唯一一个😌💦同时满足以下全🙀🇳🇷部条件的🇸🇨😗基准：以区域为核🇲🇲🌈心出发点、具有😁🤵比较性质（两张图💲片之间）、支持多🇺🇾样化失🐉🇮🇹真类型、包含😡严重程度级别、提🇾🇪供质量评分🤱🍾。而这，正是“🧺❔一个家庭成员”真🔨正的诞生🇬🇧🇷🇸。
