（来源：上观新闻）
可以把每个令🥥🚞牌理解为一个💳👨👦"标签贴纸"，🏸🦁系统会为图7️⃣🚨片中的每个区域随🙌🇨🇱机分配一个这样📀🎪的贴纸，然后把贴🖤🦙纸和区域的形状信🦠💚息相结合，再💫🏆与图像👁的深层特🆗🇸🇯征融合，从而🇲🇾⚾为每个区域生成一🗽😮个"个性化"🤣的特征👁️🗨️表示🎼。为了补偿近距🥑离依赖，V4🥽🧜♂️额外加了一个s📍🍊lid❗🐼ing wi🇨🇲⏬seo的含义ndow分支，每🕚个query⁉🎼除了看压缩🍭KV之外🇫🇲，还能看最⭐近128个t🐂💕oken的🌛uncomp☂☃resse🛅🔗d KV🌪。
在 TID20🏌️♀️🇧🇸13 上，PA🚟NDA 同样🌜以78.4%（🐏基于比较🇩🇴💝关系）和7🇭🇺7.8🇬🇶🥥%（基于🛑🇮🇲分数）的准确率大😙幅领先🇬🇪其他方法👰。。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🚙🐶。
