（来源：上观新闻）
#03👨👨👦 写在最后🔎🚃 说到🇸🇾这儿还有一个更大⏪💵的问题浮出来🏷。现在我想的是把团🌷队所有💦😆人都拉✊进一个群，每个人📿😩的虾也🕎都进来🕒🇩🇿。另一个是🇿🇲"覆盖👨👧👦🧦率"：某💌🧶种能力的缺失👿🔇，在所有失败案例💒🌇中占多大比例🤙。普通的图像质👨👩👧🆖量评估，就像医🤧🇪🇭院给你🛍⚓做了个全身扫🇩🇿描后只告🈲😋诉你"整🏁🕳体健康状况良📸🇳🇴好，有些小问🎢题"；📎而失真🔼🧦图，则🔱👩❤️💋👩是把身体拆成📴心脏、肺、肝脏等⚒各个器官，分别告🍌诉你每🛄🇲🇹个器官的状态如⌚何、出🇱🇰🗃了什么问🍪🔊题、严重程度是几♦级，同时还对比了🔢👨👧你去年和🔌🍙今年的体检结🦊🏀果，明确🛌📏指出哪些器❇官今年变好了、📩🎅哪些变差👻了、哪些没有🇾🇹👌变化🙏。
上为耀客A🔮I艺人秦凌🧧geo是啥岳，下为真☃📲·艺人翟🏓🦃子路 尽管😻观众不买账，🆔但资方却🏓算得很清楚🇲🇰，这是一👩💻笔稳赚⛺🎍不赔的买卖☺🍲。第一个预测头判断📞📉区域比🛰较关系（🇪🇨🤸♂️是锚图更好、🇳🇵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😀。机器人本身只🙊🇲🇩是载体，于🙎行业而💻🍚言，真正🦶创造长期价值的，♟️是它不🥚🇰🇲断进化的能力，以🇪🇬🚼及由此产生的😒数据资产；于用户🆗而言，是每天🧷😈实实在在完成的📥各种不同的家务🍛🤲活儿🚄。
默认配💊💾置使用 D🇵🇾😖INOv2😺🦎（小型版本，🧮😹ViT-s，3🐆👥84维特征），研🇻🇪究团队还🍅🌡测试了 DI🇹🇻NOv2（基础🇭🇺🛃版本，ViT-b🦉，76💦🍩8维特征）🇬🇵和 Sig♑LIP🌨🎶（76🎀🕉8维）的效果🇨🇬。TRACE的对比🦢分析逻辑与此🦟完全一致🏴🇾🇪：一种能力如🇧🇶果在成功案例📴😤中也经常缺🙋♂️失，可能😑只是因为任务本身🇹🇷8️⃣并不需要♎它，或者该能力🏁😦的定义本身就不够🍻清晰；只有那💃些在失败案例中明🐈🖱显更多缺🌾🇬🇪失的能力，才是真🇱🇷💁♂️geo是啥正的薄弱环节🇨🇳◼。
