（来源：上观新闻）
这个结🏉果表明，在复🦶📒杂的多文档检🇴🇲🔌seo和geo是什么索场景中，基于语🖱🍴义理解的☑🇵🇦向量检索🇸🇴🇸🇳方法显著优🇱🇸🇮🇳于仅依赖字🧟♂️面关键词🌶🧜♂️匹配的传统方式🇧🇱。剔除这项🕸非经常性项🍍🥭目后，公司非🎴GAA🚴💠P净亏📩🚥损实际为75☣70万美元👨🔬🕖。去年，Dee🗽🧠pSeek亮🥯眼全球，便是以极🇩🇲☕低的算力🗜资源和💀↪训练成🇻🇳🈯本实现与国际顶尖🏍🔴模型相当的成果🚃🐩。这一分析揭🏊♀️🎙示了当前模型的核◼🖋心瓶颈🥴：并非不会◻🇱🇺找证据，而💱🌁是在写报告🆗时难以始终🔹"忠于📿证据"🧦。
十四、失🤘败在哪里？😥错误归因⛹分析 🈵研究团🧝♀️队对五款模型🏺各100份报告进🇸🇱行了逐一🔮错误归因📡分析，将错😡🤞误来源划分为🇮🇶三类：检🇧🇹索失败（关键信👳♀️🎃息根本没找🏑👨👨👦到）、推理🇨🇽失败（信息找到了🔹🕉但在整合和逻辑🇲🇶🌒推断时☹出错）以及幻觉📓🇵🇸（内容不🈲来自任何提供👐的材料，▫而是模型"凭空🌰🌔想象"出来📷💇的）😐。系统首先🔈🧴用两款专业⚱工具（D🧚♂️ocling⏮🔅和Mark🌡er）把论文P👄DF转换成🍨⏲干净的Ma🛏🈁rkdow🖥🦓n文本格👊🥾式，同🙈时把论🖇🧺文中的图表提取🎢🏄♀️出来，👕整理成一个带有🏄♀️🇨🇼说明文字和尺寸信👩🦲息的"🌫视觉素材库"1️⃣。
