（来源：上观新闻）
通过引入失🇱🇰🥧真图这一结构化表🇲🇾🛎示方式，研究团队🦎不仅为区域级图🥮🇩🇰像质量🥴🛌评估提供了🇨🇮🏑一套完整的形式化🏌框架，还🍁🇺🇬构建了🇵🇫🦢迄今为止最大😡规模的区📜📡域级配对失真🏮数据集，并设计了🇵🇦🔍一个轻量✂高效的模型🤙🧚♀️来学习这种图谱结🔀☁构🇶🇦。
论文原话非常💭🇳🇫诚实，这两个tr🎇⏲ick w🤹♂️ork，但底层机🇾🇹👨🦰理仍是ope🦡n qu🖋💊estion😌🇿🇲。通过自🥌注意力机🚰制，解码器先👩💻🗯让图片内🚬部的特征🏜相互交流📜🦢；通过交📅叉注意力机🚒制，再让区🖐🧘♀️域特征与💸对方图片的🇦🇺特征进行🦞🧟♂️对话👩👧👦。它不再只是某个同🎗事自己🇬🇩👩❤️💋👩的事情，很🇸🇪多时候需要🍈在公司层面🎼💇♂️做协同👐。
CSA做两🕚👩🦳件事，先压缩🧤🍲，再稀疏选🅱🇨🇱择🇨🇽。白发的预言家与🏈🥚红色的龙虾⚗，指向同一方向🏁：在内容生🎨产领域，🚔🧚♀️AI不再是“辅助🕜”，而🇵🇹🐪是正在成为“💗🎀主体”🐶。训练结束✡🐕后，每种能🏣力都对应一🦂个独立的技能插🇹🇦件🍓。谈到 🚏🤧Thus 与现有🥝🌆芯片的区🇰🇳别时，安🍃🤭克 CE🇱🇾O 阳萌说🇭🇷👩🔬：“到目前为止🕢😢，所有 AI🇹🇱🇦🇩 芯片都是一📏边存模型，一边做😗计算➖。
