（来源：上观新闻）
研究团队💻✈使用了一个🎞名为 DI🐛NOv🥧🏛2 的预训练视🇵🇷觉模型（可以🇵🇭🏐把它理解为💽🇰🇭一个经过🧽🚕大量图片训练的"👨✈️🥥看图专家"），🐇将输入🥺🏞的两张图片分别📐💈转换为包⚾🏄♀️含丰富视觉信息的🐲🧼特征矩阵🚂。
姚双告诉记者🛋：“不👩👩👦像大公🇮🇪司业务流🧔程和决策流程🥧🧛♂️很长，小公🏔司非常🔹快速，这是很便🏝利的地方💺😐。从一线城市的CB🥳D到三线🏋🛳城市的写字🍻楼，下💩了班换双鞋就往球🚋馆跑的人越来越多🌔。TRACE🔢🚏的对比分析逻辑🎑🚔与此完全一致：🐼一种能力如果在成🍉🌜功案例中也🏎💟经常缺失，可能🇩🇪🌧只是因💢🤧为任务本♌🗄身并不需要🚹📉泛二级域名它，或者🕎该能力的定🤸♂️义本身🤾♂️😪就不够清🤰🇮🇹晰；只🏍有那些🍎在失败案例中明显⛹🔊更多缺✂🦒失的能力，才是真🇬🇩正的薄弱环节📠👭。
更重要的是，由于🇹🇩每个插件只🔞专注于一种能🇭🇲力，训🚖练信号非常集🇹🇷中，AI🇹🇱能够快速📔🇸🇴、有效地掌握这🇧🇪🇹🇻项技能🇦🇷🇧🇯，而不会因为同时🚧学习太🎺🦟多东西而产生🤣👚混乱🚷。
