（来源：上观新闻）
对普通用户而言，🥮这意味📧🇮🇳着可以像委托设🔟👩👩👧👧计师一🛡样下达复杂指🇸🇭令；对产业来🧐说，这是将视🐔🎯觉生产从劳动✝💇♂️密集型转🇸🇴🛒向认知智能驱🈷👑动的重要里🐣程碑🕍🥚。**三、PA👻NDA🖤🥉架构：让🎗🛀机器学会填写这份🇧🇧🇳🇿"体检报告🇮🇸"** 有了失真🛸图的概念👸👩👧👧，接下来的问题是📭🇨🇷：如何让计⚗算机自动生😙成这份图谱？为🎄👩🔬此，研🕳🌖究团队设计了👃🏚一个专💻门的神🧭经网络模🇱🇷🎱型，取名🥶为 PANDA🌒🗨（全称☺ Panopti🎛😙c Pairw6️⃣🎿ise Dist🤣☦ortion🙇♀️🇲🇾 Gr🕘aph，意为"🦖🦸♀️全景配对失真图🍶"）🇮🇸🚒。
目前的机🔰🆔器人在🔔任务失🍩败后，通🎏常直接停止，返回🐃❤错误信息🔟🦊。每一个新连接🍥，都在催生新❓✌的可能性🇬🇵🍰。为了充🥖🌜分有效👂😹地加速🔟📢设计流程，并避免💓🌭受到阿🇮🇳🚻姆达尔定律的🦘限制，这类代理必🇬🇷⬅须解决整个问🍴题——直🇳🇨😋至最终达到🏺🇸🇧可流片的G🤚🐭DSII🎢。
它在真实环境中完🇬🇦🏣成自我🧟♂️迭代➕。AI科学家👗😑使用GLM-🇦🇲5模型🇸🇬🇰🇼时达到了平均33☀.73分🤭❣，比此前最🐧😿强AI基线🕵⚛高出11⛸📀.15🏏分，并✂🍩显著缩小了与人类🚶博士生的差距8️⃣🔻。**十、失真图👳的更广泛应用前🏴景**💜🤽♀️ 研究团队👩🌾在论文的🕰附录部分，还专🤟门讨论了🎿失真图🏘👨👦作为通用比较形🇹🇨🕛式化框架的潜🇧🇻力🎂。
