（来源：上观新闻）
Q-Bench🤷♂️ 等工作侧重于🇸🇩单张图像的整🎣🧬体质量分析；🇨🇺DQ495K🇮🇱🐲、MICB🥋♓ench 等工🕓🤥作虽然涉及图像🛸🎳对比，但不是以区🐛🕴域为核〽心出发点💜🚃；Seag🥩🦡ull、QGro⚒👱und、🅰❌Groundin👸🕗g-IQA 🍨🌀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✋📱。
在隐私方🏝🚼scm面，自变量也给🤱出了明确解决🕗方案：视觉脱👩🌾👷♀️敏、透明™📔授权、🏵用途限定📫，确保💢😷原始图像🍹🇨🇩不上传、开机需🇱🇦🌾用户主动同🇦🇼⚠意、数据绝不共享😙给第三方🗺🛫。这种"先🇧🇾🍴结构化🎁👨👨👧👧、再语言🏗🐖化"的路径，可🚷能比直🚉接让语🇩🇲言模型输出区域级😄分析更加可🦃🙌靠和可🌒❣控🇧🇩☃。举个最小的例子🇮🇩🥇。目前让大模🔉型学会解题，主👴流方法叫做PPO👨👨👧（近端策略优化）🕺🥼。
