（来源：上观新闻）
在某些案例💗🇮🇶中，当失真图的🥢📠预测结果💸与图像的真🎙📶实视觉🚣信息存在矛盾😤时，G💢PT-5 Min🙁i 会主🅿动纠正失👩🔧🇨🇨真图的错误判🍻🌄断——比如失真图👨🚒🏬错误地把锚图🇻🇬👶某个区域标记为💜"干净"，而 G⛰PT-5 M👨🦰🦴ini 🥙通过观察图像🇹🇦本身正确识别🍡🎱出了"变暗📐"效果🥯。
。AI每😒生成一🇧🇦个词，系统就🙂🕙有一个❄🍘"打分员💌"（技术上🤕😯称为C📗🙃ritic，批🕸评家）在旁边🇪🇪估算：按照现在🔢这个走势，最终能👨🔧🖼答对的概率是🦗多少？然后🕢根据这👍👻个概率，奖励🔧🧞♂️或惩罚刚才的每一🇹🇻📛步操作🍜。
每个节点记录🤼♀️了该区域的失真🌨类型（比如是模👩👩👧👧糊、噪点、🔧过度压缩还是过😉度锐化），失真🔅严重程度🔚🇮🇱（轻微👮♀️🏁、中等🚥🙆、严重或无🚤失真）♠🥪，以及🚘地蜘蛛一个0到1⏺🐢之间的🇸🇯🎨质量评分🌤✊。然后，DC 使用👲🔗 VCD 分🍐析来追踪问题🥛的根本原因，提出🇨🇩✉修复方案，实施🖨修复方案，并🏕再次进行测试👋✍。测试结果显示🇷🇺，在难度👡♦最高的Ho⏮🗳pper和M📝⚽ountai🐐nCa⏫r任务上，标🌨🦟准PPO几乎完全🇮🇨🎩失败，成🇦🇼🧗♀️功率停在接🖐近零的水平；而🛑SPPO🇹🇰💇成功解决🔴🗾了这两个任务👗🐳，成功率👺🏦稳步攀升🕧。
