（来源：上观新闻）
为了应对♠🇸🇦不可预知👇📃的场景📅，企业只能👩⚕️不断堆砌算力和🥐昂贵的🚣♀️🍀传感器，导🈁🏃致单台🐁成本居高🕒不下，且在😆真实的复杂环境里⛲💕极易失效🍩。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🏏5️⃣先进的多😡🕢模态语言🇲🇻🌯模型 Co🔡🌒-Inst🆖ruct💂♀️👨👨👧，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💙⏹。
这张图🕹谱，被🔣🥃研究团队命名🥾🚼为**失真图🚵（Disto📇🏘rtion G👟raph，简💁称 D🐢🥖G）*🏀🦐*🇻🇬。尤其值得关注的🦊是一个🐣有趣的对比：仅仅🧫✖针对单一能力训练🤴🇹🇰一个插件，就🔮🏐能达到4🛂0.3%🛩的通过率，已经🤳超过了AWM👨👩👦👦和ADP等使用🕖🥗大量通用训练数据🙍♂️的方法🦊。
