（来源：上观新闻）
中等难度的"M🇬🇪edium"级🖐🤵别，其中💦🧶一张图片被⬇同一种失真👩👦👦🎛统一处🇨🇴理，而另一👨⚕️张图片则😶是"混合失真🏘"——每个区域都📭💄可能受🧸到不同类型的👨🌾失真影响🍳。过去的思路是给A🇬🇹I灌输更多数据🏴☠️🕴，或者让👄它在目标场景里☁反复试错；TR🏛♊ACE的思路是🔥先诊断🎡🇩🇲后治疗，找到具🐻体的薄👑弱点，再定制化地😛修补🎌。以最简单的 E🃏asy 级别为🗂🇩🇪例，PAND🔵A 在区域比较任↪🧲务上的🐃🦇准确率达🎈🥿到了58%，🃏🚍而开源的蒸馏👨👩👧👦专项模🦉🧪型 Dep🇰🇾🧘♀️ictQA🧽 只能在用 PA🇰🇲🕊NDASE🙄💃T 额外训练后才🇳🇨达到49%，如果🇸🇦不额外训练则🏦⚙根本无◻🇺🇸法完成🔝这项任🇧🇸务📯。
研究团♒📬队做了一个生🇲🇹泛目录寄生虫程序动的实验，🚺🇩🇪把同样两张🆕✂图片同时喂😩泛目录寄生虫程序给当时最先进的🦟❇多模态语言💓模型 Co-I🍩nst🐊🍃ruct，🆔泛目录寄生虫程序并提供了每个👩👩👦区域的名称、📓🇨🇦描述和边界✅框坐标💲，请它回答每🕒2️⃣个区域的质量情📼🕥况🏉。他表示，🇵🇰👩⚕️此举打造出了🍙😩“(地球内🍇👨🎤外)最雄心🚴♀️勃勃、垂直整合的🇨🇨创新引擎”，对📠SpaceX的🕸估值超过1万亿美😟🥢元🐝📷。
