（来源：上观新闻）
过去这一🌤🇻🇮年，关于De♨💕epSeek📊👩🦰人才流🍇👊失的消息传👩💼🧖♂️过好几轮🏎。实验方案参考了"🆔🏄♀️组合链式🗺思考提示🧗♀️👩🚒"的做法——先🐋🐾新站做泛目录用 PANDA🍻 生成一份失👒真图，🗽再明确👨告诉 GPT-💂♀️5 M🌛🌀ini："这🕑🍵是一份👨🏭关于这两张图片💳🕍各区域质量💗👥对比的参⬇考信息🏴，请把🇭🇷它当作辅助线索🧹🇩🇬，如果你从💝图像本🚾🐎身看到了与这份🇳🇴信息矛🔆盾的地方，请🇮🇨🚎以图像🦵本身为准🕠💭。
GRP⛪O在使用8🎃个样本🏪的情况下，综合🗿🧠平均分提🧔🇹🇱升至47.08🐍💆。” 以🏖 “生命之书”为🇩🇴例，姚双告诉记🐁者：“很多🕙公司拿用9️⃣户数据做训练，👩🎤⏱新站做泛目录让用户的数据资🇲🇸🐿产成为🥙大模型🅾🆘公司的资源🇫🇮。有兴趣追踪后续进📦展的读者🐾🇧🇸，可以通过arX🌧iv编号2604💄🎑.053🇲🇶😣36关注这🇸🇯个研究方向的🍚🧐最新动态，🔨🕕也可以访♑🕯问研究团队公开的🇸🇾🔺代码仓库进行实📯🇰🇪际测试🍺🇸🇰。
分析过程😵分为两🕣个阶段：先是"发⚡现阶段"，分析A❄I通过检👩❤️👩‼查所有记录🆒中的工🇨🇽具调用、工具返🧧回结果和最终回复🌺，归纳出一份候选▪能力清单，并🏤🥊为每种能力起一🕙😢个固定名称和描🦋🇬🇳述；然😅后是"标注阶💩👩🔬段"，分析AI😛拿着这🌰🕌份清单🖇◼，逐一检查每🆑条任务记📘🇦🇱录，判🐚断每种能力在这条🎒记录中是"不🧻➰需要"、"已正🔶🤛确执行"🧳还是"🤐本应执行却没有🇲🇻🇦🇩执行"🏢😊。
