（来源：上观新闻）
图丨基于自然语🥛言的代码正确🏓性推理示例（来🏒⛅源：a🇲🇼🏥rXiv） 如🌆上图所示，FM🕷😋-Age💆👮nt 逐段推💁理代码❓♑执行后的🇱🇷程序状态描述（🥝注释部🥪分），即😴后置条件，📲🤸♀️一直推理到🇦🇽🇴🇲函数返回♊🇭🇳，检查最终🎓的程序状态描述🛬🥅是否违背🏑了规约里对最终🌎程序状⌚态的要求😙。
结果是😨🇸🇹，你可以将🌹一个应🇸🇾用程序的速度提🦃高100😊倍、2🚔00倍🦴。即使没有深度学习🏣，英伟达依然会🏠🇦🇸专注加速计算🗨。在巨头环🔳⚔伺、存量竞争🇲🇦的行业环境中，🇧🇻😐研发投入的多🧶▶寡一定程度上🇮🇨决定了企业能否突🤷♂️破竞争壁垒、抢占🗑存量市场的核心🤛份额，而这也🆎恰恰是易🇷🇪🍽景科技当前🇧🇯🕧面临的关🏮键挑战之🍼一🌒。
△ClawG🕵UI-Eval🏣🏴评测框架 覆🌜➰盖6大Be🌉🚃nchmark（☠🐙Scree🗯nSpo🐤t-Pro🚛、Scree🇷🇼nSpot🇦🇹-V2、UIV🚇ision、MM🌭😐Bench-G🏀🇱🇹UI、OSWo🧜♂️♓rld-🌹G、And🙈🦊roidC📜ontr🦝ol），支持🇦🇹📰11+模🎫🥄型（Qw🤽♂️en3-VL、🎭⛏Qwen2🇸🇴.5-VL、U👩👦👦I-TARS📎、MAI-U🏘👱♀️I、GUI-G2🚞、UI-Ven😺us、Gemin✏🐮i、Seed 1📚↩.8等）⚾🧟♀️。
