（来源：上观新闻）
这不是一种妥协🍧，而是一🏥种更贴近💆♂️🏃问题本质的视角🃏🚥。对于人工合成🌯🛍的非天气类失🍇🇲🇿真，研究📷团队参考了此🎃🚴前学术🇲🇼界的经验💠🧜♂️；对于雨雪这类天🕢气失真，他🧶们使用了真🌲♌实的雨雪叠加素🇺🇬🇹🇴材；对于雾霾🎎，他们通过调↩整大气散射模✊🤐型的参数来🧒模拟不同浓度📦🇯🇪的霾🤱。更重要的是，就像🐚🥤作家金爱烂👦🇯🇴说的，“有一样🎹🇲🇲东西人类拥有，🎓🥟而AI没有，那就⚓是犹豫不决🍳。先SFT打底😷，再用🚵♀️🦏GRPO做d😝🦞omai🎌💏n-spec🧜♀️ific RL🌲🛂。
此前的迭代🇦🇪代理系统尽管比🦠BasicA🤶gent多了♈更多交互轮次，却🚺🦍仍然远✝不如A🐁I科学家（😷🍛甚至不如去掉文🌀件通道的AI⛓科学家）🖲🇲🇴，进一步印证了👩🌾"更多交互"🇩🇲🇻🇪和"在积📿累状态🏔上的持续推进🥗"是两件完全🇳🇨不同的🈺🇨🇭事🔘。比如一张图里，天📒空有雾🏘霾，人👨🎨物有噪🚘点，背📟景有压缩👨👩👦👦✝失真，系统🧐需要逐区域识别🔵不同的失真🌼类型🇨🇺。在这个测🇲🇫🐯试中，TR🧲🐀ACE以🍐0.552的平均✂☪相似度和2🐘🐷6个完美🇩🇯🧔分（满分1.♋0）的成绩领先，💘✡而基础模型的成绩🏪🧖♂️是0.411🚶♀️👩⚖️和19个完🇧🇲🥙美分，最😬🐀强对比方法是0.💿🎠520和22个🔋完美分🌲。矩阵的谱范数天🇹🇬🍚然不超过1，残🦹♂️🌉差传播套上硬上‼限，爆🚶📦不起来🇵🇲。
