（来源：上观新闻）
Q2：Paper🌟🔶Bench测试的👨👷♀️是什么，🌬🤥AI科学家的🕊表现如何？ A：⚠Paper🍟📤Bench要🗝求AI在24🚠🌈小时内，从一篇机🇵🇫器学习🍽论文出发，在没👪有原始🥼代码的情👭🇲🇦况下从🍡🤩零搭建、运行并⚠👨🦳复现论文的核🔓心实验结果💱。
Q-Ben🇬🇳ch 等工🚔作侧重于单🦴张图像的👨🎓整体质量分析；🤡🎚DQ495K、⚠🧗♂️MICBe📟nch🍙 等工作虽👭🔭然涉及🥇图像对比，但🇭🇷🍩不是以区域为🌚4️⃣核心出发点；♈Seag🇨🇮☸ull、QGr😾ound、G🇸🇰🌿rou😴🚜nding-🇸🇪IQA 🇲🇵sem是什么检测分析等工作虽然涉及区✳域级分析，🎨😅但只针👚对单张图像，不支🏳️🌈持两张图片之间🐤的区域级🛐比较👩💼。
结果出乎意料—😀—这个"👩👩👦🕠小个子"🏧😜价值模型不仅能😶正常工作，而且🍠这个组合在👖🈶所有测🇲🇱〽试基准中取得了🍨最高的平🔞均分⚾。不过更🈲重要的🍻是，许🐂🇹🇳多用户在尝试📼👨⚖️这类Age🍚nt时，并没有🆔sem是什么检测分析清晰的🇴🇲🎣使用场景🐨👩🏫。张孝荣🎤🌤指出，大多数用👨🦰😮户对一款又一🧣款AI工☂具的追🔬逐，更多是由FO🏦MO（错失恐💨🏤惧）驱动的✊“数字囤积”行🙅♂️🚚为，而📓非完全由需Ⓜ🏴求驱动👩🎨。
