（来源：上观新闻）
“目前使用👩🚀下来最大的感受就❓⚾是，当你⏺发出一个任🤖务之后，就算没有💱🎳开源低代码平台执行完，它🚯也会想🧰🌾尽办法给你执行，🚔并且给你回复🌓🗂。任务规则非🇺🇿常严格🖤🔱：给A📵I一篇论文、一个🤔配有GP🚽🇧🇩U的空白Dock❄er容器和24🧖♀️小时时间，不能使🧳用作者🗺👶的原始代码，🧙♀️必须自己👨✈️🐖从零开始搭建、运🇻🇮👨🔧行并得💷🐣出与论🇲🇩文匹配的实验🦝🕞结果🎬🧼。WUM🆎做的，正是同一👩👩👧👧🏈件事： 🏖将视觉、语🇺🇲言、动作、物😧👪理预测等所有能力🇳🇬🇩🇪，放在同一个📕⛄网络中，从🎌🇰🇿零开始联🇪🇦合训练，融为一体👨👨👦👦🐭。
这一定位意⏬味着，这项研究填🏊♀️🚇补了一个⛵明显的学术空🇰🇳📜白，并👪为后续研🐲👨🦰究提供了🇪🇭一个清晰的🌑⛪评估框架🥂。除此之🧹外，像资质备案🌊💥、合规🤰审核、市场👭对接等🇲🇷🌧都需要时间🌀🖊与资金投🎓入，这就更加👱♀️🤙凸显出OPC🎭🎣生态‘高速公路’🇷🇺的价值🇲🇼🚠。其三是更🕯💊均衡的🗿🧕向量处✅理单元（VP😫🌻U）扩展设计⏲，使量化、◾sof😁🗞tmax🤷♀️开源低代码平台等向量👩🔧🇬🇭操作与🚁矩阵乘法实现更🐅🇦🇲好的流水线重🌟🧗♂️叠，提升芯片🦸♂️整体利🇦🇩🇲🇳用率🇨🇲。
目前市场上已🤽♀️💅经存在一些专门处🧙♂️理图像👫🥾质量问题的大型多😔模态语言模型（🎯可以把这类模型理🇹🇳解为"能看图说🎍开源低代码平台话的A🍸🆙I"）🗼。为此，研究团队在⭐两个公认的🍲💿图像质量评估基🇭🇰准数据集上进行了🕡♌零样本测👼🧟♂️试（即不对模型做🈶任何额外训💲练，直接用在👱♀️ PA©NDA🐴👩🎨SET 上训↪练好的 PAN🚑DA 来🚲评估新数据集😦）🌇🐐。第二个基准是📋MLE-B🥿👨👨👦ench Lit🦔e，这个基准更接🍕📵近Kagg☂le竞赛的形式🚖👹——A😰↪I需要🧯🆚在现有数据集上🚣持续优🤸♂️化机器学习👱方案，争取在模🔳拟的竞赛🍾排行榜☘🤱上获得铜牌👨🚀💁♂️、银牌或金牌🌂。
