（来源：上观新闻）
结果显示😞🇲🇸，精选后的VL🇵🇳🚫M数据☹📕多样性得分😱🦹♂️为1.93，与通🕡用VL⏸🤺M数据💹💭强引蜘蛛工具的1.96非🔩🌭常接近，远高于🥈👩🎓具身导向VLM数🇵🇦据的1.62和V🏈🍫LA数据的🕚❇1.26😉。
这里的“读”🥯😵强引蜘蛛工具不是指🕔人类读🇨🇭代码，而😭🇧🇧是 A📬🌡gent 在工作🦅过程中，需要不☎📕断地把整个项🎽目的上下文、🇲🇨历史操作记录🇹🇿、报错信息🚚、文件内容一股脑🇸🇸儿“喂8️⃣🤔”给模型⤴🥂。
。研究者另外🍖🧢招募了 1🧾强引蜘蛛工具2 名工程⛳专业学🇪🇹生做了🖱⚗一组对照更严格🍵的实验🎯：固定赛🇻🇬强引蜘蛛工具道、固定参数、🕵👨👨👦👦固定时长（🍐🌘40 代算🚟法迭代🇲🇵🙉），只保留两个🚶方案（M☁🛬AP-👨🧒Elites🗾 vs 随机🍥），双盲💁标记为📢「Insigh🤨ts ⚙🦀1」和「I👺nsig💿hts 2」🇧🇧♟️。
