（来源：上观新闻）
PAN🎀DA 模型的🐼🆔参数量🌋🚹仅为0.0😦🇦🇬28亿，🤳🥜处理一对包含🏴😆14个区域的图片🇬🇼🏍对只需要3🇵🇦👷♀️.53🇹🇷秒，而🦔😁相比之下，同类🤼♂️🗼开源多模态模🇮🇨型（如 📂Q-In🏜sight）处理🕤同样的任务需要🇲🇨🎉274秒🏧🍿，参数量✈👔更是高达7🇨🇫0亿🔏🚾。Hard级别☎🇭🇲中，两张图的每个🧖♂️区域都🔧可能有不同的失真🤽♂️类型和严重程👨🦰🖤度，需🤪要逐区🇸🇴域精细👨✈️谷歌登录分析，是最具🇹🇴挑战性的场景🇸🇩。
这位老师🇨🇻不会随🥞🚨意给学🇲🇲🕌生布置题目😯🇷🇸，而是先🎌仔细审阅学🐫😣生的历次考🐻👩✈️卷，找出错误背后🙅🧚♀️的规律🚪🏰，然后🖐专门针对薄8️⃣🇧🇧弱知识点设计练习🇱🇨🐏，最后在正🚻式考试时，根据🍘题目类型自动🛍调用学生🕙🇲🇾最擅长的解题🇰🇭🐭策略🖼。这一次，不再是 🦏🦘DALL·E🌀 系列的➖简单迭代，而是🇯🇵谷歌登录一场彻头彻尾🥟的范式🥚🇦🇪革命🎠🆔。
