（来源：上观新闻）
可以把每个令牌🇳🇨理解为一🥢个"标签贴8️⃣纸"，系统会为图🐢⏸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6️⃣合，从而为每个🥴区域生成一个🥉📐"个性化"的特👽🕚征表示🇵🇪。在客服场景里，📏"找到正确的客户🈁➿记录"是一🙋♂️🇸🇰种能力🥿，"检🏫查退款政策是否允🍏许某项操作"🐰是另一种🇵🇦1️⃣能力，"在用户提🕞出多个请求时全部😌🎼逐一处理完🙃🐿毕"又是第🥟🇦🇺三种能力🍨🗽。
以最简单🕰的 Ea👛sy 级别为例🧞♂️，PANDA🍈 在区域➿📵比较任务🇧🇶💂上的准确率达到🇵🇦😴了58%，而开🛌🎁源的蒸馏专🇪🇸项模型 D📸🚗epict🛎🇧🇫QA 只能在用✏💧 PANDASE🈵🇸🇯T 额外训🦍练后才达到49🧼%，如果不额😆⚫外训练则根本🎼无法完成🆖🎃这项任务🐅🇷🇪。OpenC📅🔟law更接近🇲🇲🎺一种全量记录🔂🇧🇸式架构，记忆策略🇻🇳是被动📛的🐢。
