（来源：上观新闻）
过去的方案因🚣♀️👨🦰此只能使用📩🌺小型神经网络，处🔓🏃理能力通常停留在🇧🇴数十万参数的水🛀平🤨🔶。谁都想挖掘🍵“超级个体”并💗与之绑定，生🤽♀️💣怕被甩下↩🐌。这在理论上很美🌟🇧🇷好，但实践中就🇲🇰会遇到🤨前文描🇱🇨⛳述的打分困9️⃣🇬🇱难😌🧟♀️。Q&A Q📿🚟1：T😎RACE系统是🔭🏄如何识别AI助🇦🇹手的薄弱能🌎力的？ 1️⃣👶A：TRA🇨🇫🧲CE通过对比AI▶🦃助手的成功记😥👨👧👦录和失败记录来识🔗🐳别薄弱能力🐙。
此外，商业化芯😆🧑片还面临着诸多🇦🇹🐳相互关联🐰👨👧的约束，在实践中🥉🖍，这些约🌲束需要通过🙎🏓设计迭代来🏫🔆满足🛁。这个工作区被划分🔳⤵成三个区域：🥅一是"论文分↪析区"，存放📣🙈对目标论文的🇵🇼🛍结构化理解、关键🙆🇦🇸beautitul的中文指标、实现细节🏊♀️和存疑📶⭐之处；二是"⚠提交区🇩🇰🚴"，存🕐♐放可运行的代🤨🇧🇶码仓库，包括环🇨🇦🇲🇺境配置脚🤷♀️👦本、资源下载逻🇨🇳辑，以及🌱🇲🇰最终执行入口文件🌘🌌；三是👩👩👦🤑"代理工作区"，😘存放任务优✡🔉先级计划、实现日🎍志（只能追加，🏴不能修改）、实验🥖日志和每次❣具体实验的🌬详细输出🇺🇿㊗。
