（来源：上观新闻）
实验方😋🏹案参考了"组🌐合链式思考提示🧥"的做法—👩👦👦—先用 PAND🇵🇳🇱🇮A 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🔼👳♀️。“大家把它吹得太⛑👋玄乎了，其实👳♀️⚛相比于Ope🦎🦎nClaw根本🇸🇭🌻没有质变🌊⏰。第一个预测头判㊗🤣断区域比较关系🛁🧜♀️（是锚图更好🕞🈂、目标图更好🤔👆还是差不多），🧡🤘第二个预测头识➖🦙别失真类🆕🌪型，第♎三个预测头判断🔒👩严重程度👨⚖️⚒，第四个预测🎍🌃头给出0到1之🇧🇼间的质量评分🇪🇸。
TRACE则先识🇱🇷👩👩👧👧别具体薄弱能力，👩👩👧👧再为每🇸🇰种能力设计🇬🇼独立的练习场🇬🇳景，每道练习💏🤰题由程序从随◼机种子生成，🔷🍏题目无穷无尽📸。用 OpenA💳I 产📥♈品负责人 Ad🧬ele🍇🈷 Li🐎🏴 的话说♟️🙆：“视觉📊🇰🇵智能的适用场🌈景正极大地拓展🎤——图像是一种语👉🎁言，而〽🇮🇩不是装饰⭕🥮。AI时代📦🎑的版权与伦👅理，没有一劳🇲🇪永逸的答案🅰🏊。保持独立🉐的插件，每👌个插件🛫专注于一☃种能力👿，反而能让每🇺🇿种能力都达↗🚅到最佳状态🤣✳。
实验逻辑很简单👨🚀🧛♂️SEO：对于一对图片🏤SEO，PANDA 生🇳🇿成两张图的失真图🔕🦝，然后用一个朴素🕛💥规则来🈴🔒做整图🚈排名—🔗🧔—如果某🍻张图中更多区域的🌧🧳质量评分🔈更高（或者比🇪🇪🌚较关系显示👨🔧更多区域🦀更好），则认为🔒◽该图整体♥😞质量更好🇳🇨。每个 DC“实✈🧥例”都专用于一个🇨🇩❓客户的🇹🇹设计，因此代🌑👨👩👧码、内存🛢👩❤️💋👩或任何☂信息都🇻🇺不会在🥬不同客户之间共享🐸🤽♀️。而这，正是“一个🥈🤭家庭成员”真正的🔐诞生👨🦰。
