（来源：上观新闻）
混合注意力♍机制 这是♊🕵全篇论文最厚的🥍一块，🏊♀️也是「百🇨🇺🥣万toke▶🕷n效率🇺🇳🚻」的核心魔法所在🕒👙。与传统方案🤘🌷相比，Thu🙎♂️🖕s 体积⏪更小、功耗🇸🇿更低，处理复👕👨🎓杂运算时也更🧂省电，因此➡🐑尤其适🇲🇼合空间有限的小👩👧👦型设备🤦♂️🐮。PAND🎛ASE🧨T 中的场🐕景是真💢实的，但大多👩🌾数失真是▶😖人工合成的（除了🔕来自 Sea😎💝gul◽👨👧👧l-100w 的🥣🔏真实IS😁P失真☹🇦🇲部分）💴。
系统首先将两张🇸🇽图片各🌜🐡自分解成若👁️🗨️干个区域（👩🚒📀比如人🇧🇾物、天空、背景、🉐物体等），然🇰🇪后对每个🧪🐂区域建立一个🔉"节点"🇲🇴。区域级别的质量🌋分析，正👨👧👦🍽是这些模🦘🐆型没见🦊过、也没准🧙♂️📀备好的题🇰🇵👱♀️型⏭。
这两种工具☕🐛都是 RISC-❎🇲🇪V 设计的👒🥞常用工具🎈。这属于预期🧶中的行为🍓🇰🇲模式，反映出失真🚏图作为结🕓🉑构化先验🚠信息的合🕚理作用方式🧹😘。在 TID2📍013 上😅，PAND🐅A 同样以78🇦🇼😋.4%（基于比😂较关系）和77👨👨👦👦.8%（基于分📆数）的准确率大🌋幅领先其他方法🍬📺。
