（来源：上观新闻）
这说明预测题🎴目难度所需的👇能力，远比🖤✋解题能力👓更容易学🔐习🏡。这种思路对普🦉通用户🎦🇴🇲意味着什么🈶？以客服机器人为🏵🤜例，如果💑😬一家公司发👨✈️现自己部署🔢的AI助手🌸在处理退换货🇯🇵🗿时经常出错🇧🇷，不需👥要重新🅿🇸🇱训练整个模型，也🧘♀️不需要从头设计🇷🇺训练方案🚬——只需要收集🇯🇪一批失败记录，跑💆📖一遍TRAC👩👩👧🐼E系统🌸，几个小时内👩👦就能生成针🦸♀️对这家公⛳🇦🇷司业务特点的专🏮项训练，修补A👨👩👧👧I在该场景🌔⏩下的具体💀短板🇨🇬。
PAN😼🚻DA 展现出📠了最小的性能👨👨👧👧下降幅度，而🏭部分商👩👧👦业大模型在 Ha🤠rd 级别的严⏪重程度分类任👗务上甚至下滑到🌡🗝了低于🥵😉随机猜测🇺🇸🍴水平的表😹📔现——这说明在👡面对复🦉🦅杂混合⛩🐶失真场景💈时，这些模🈚🙆♂️型完全"迷失方🧞♀️纳网域名注册向"，只能🎫7️⃣靠"惯性"🙆♂️📨输出一些听🚯🇩🇲起来像样但🚬🔣实际上随机的🥑答案📘🇰🇪。
