（来源：上观新闻）
研究团队做⛈了一个生动的实验🌩，把同样两🇷🇴🇬🇸张图片同时喂给🚟当时最先进的多模🌩🐣态语言模🥖型 Co-I🚺🦄nstruct，🍚并提供了每个区🎍域的名称💹、描述和💿📻边界框坐标，请🚁它回答每🦜个区域🥳的质量情况🇧🇦👳♀️。他没有去找银行🇦🇽🔼，而是求助🔈👨🎤于他创🕍立并担任CEO的©🏋️♀️火箭公司：S🇺🇿👄paceX🐑。
首先是"有🗼🕔效性"：图谱中🇬🇪🇱🇨的每条🍫比较关系，必须😐📌连接来自两张不😭🥨同图片的对应区6️⃣域，不能拿同一👨🏫张图片的🎦不同区域相互🔰迅雷磁力搜索引擎蜘蛛比较🕐🏙。第一个预测⛈🍅头判断区域🇧🇴比较关系（👸🤐是锚图👖7️⃣更好、目标图更好👵🍲还是差不🇲🇨👖多），第二个预测🇪🇪头识别失🇭🇷🏄♀️真类型，第三个🥰🛵预测头判断🚥严重程度🗻🛄，第四个预测🚳🐋头给出0✅到1之间的质量评♠分🕗📂。
三、在客服和工具👔使用两个战🇪🇭🇺🇾场上，TRA🦖🤣CE的🕘表现究竟如何🍄 研究团队在两个🧝♀️迅雷磁力搜索引擎蜘蛛不同的测试场景🏋️♀️中验证了T🔽🙍RAC7️⃣E的效果，相当🧳⛄于把这套"诊断🥤🔏-补课"系🌹🤬统放到了两个完全🤡😩不同的考场⏯⛳里🥋。
