（来源：上观新闻）
在 Anthro🐼👨👦👦pic 自己的📲测试中，最终👠效果是积极的 💴🇮🇨—— 内部编😍码评估🦟显示，所有🧙♀️工作量级别的🥮令牌使用率均有所🌴提高（如下所示）📡—— 但 A🎴🌻nthrop👥🥅ic 建议在实际🇨🇾ℹ流量上🔪🐇国产欧美日韩精品一区二进行评估😓。
ER 1.5在📰🐂这一任务上🆕表现不佳：给它🌟🇵🇭一张工具图，它数🤤错了锤子数量🆚，漏掉了👩👧👦👨🦰剪刀，还把图里根👩👩👧👦🧠本不存在的手🌿推车给♑📄「指」了出来🤠。报告还🍯🗂发现，D🇬🇼👨🚀eepSeek🤞🆎智能体听🐦从恶意劫🎆💚持指令的可🚤能性高出12🇧🇯🧛♀️倍，在某次🔽越狱攻击测试中，🔘🇳🇦对94%的🇭🇲😪恶意请求做出了回🌲🚻应👨🌾🎷。
然后才反🇨🇾应过来，🎭哦，这是人家拿I🚽🐂mage🔶 2生成的ℹ。最后，只有🐲我们活♏⚽了下来🚍📋。但这种做🇷🇪🥃法的问🍪题在于，假造♥的图本身🍼就可能有错误，用📎🚆错误的数据训练出🇬🇶来的模型，会😔把这些错🖤🇬🇶误"遗传"🥥下去👾。
