（来源：上观新闻）
这两个基线的😊🧛♀️结果表明，单靠ℹ DINOv2♥📕 的预训💫8️⃣练特征🇲🇩🔇是远远不👣🇸🇭够的，PA👨🦰3️⃣NDA 🌓🚄中专门设🗝🏂计的退化解码器🔬对最终🚭性能的提升⚠至关重要🇸🇱。Gemin🚴i效果： 图📩：🎯 中🇬🇳文菜单、电商🐣详情页🙇♀️、UI 截图👨🍳♋ —— 99%🌜 以上的字符级准⛪确率，让本地🍑🇺🇬化内容生🇹🇿🥐产第一次进入“零📥🇦🇼修正”时代🇭🇹 从架构革新看😕🔌本质：图像是一种🀄⬅语言，而不是🥼🚁装饰 为什么 G🇭🇳🌋PT-Image👓-2 🇰🇾能做到这些？其核🕤心设计💓哲学是将图像👙🦹♂️生成视为“💞结构化推🍿🇳🇴理任务”🚭🍿。
WUM做的，正⛩🇵🇷是同一件🚱⚽事： 将视➡🔫觉、语言、动作🌸🇧🇳、物理预测等所有🏡🇬🇳能力，放在😅🏌同一个网络中，🍎😈从零开始联合训🦐练，融为一🛹体🕠📫。论文中，Dee🚒🎺pSeek表🐁示： De🚰epSe🍵ek-V4-🧛♂️🗒Pro-M🏓ax在标准✳推理benc🌥🔮hmark👨🦰上优于GP🤹♀️T-5.2和G🔀🏹emini-3.🇦🇺0-Pro，但略🔜落后于GP😦T-5💡🧁.4和Gem🥫ini-3.1-🔟Pro👨🦰💨。”实测后虽然觉👗🚲得Herm🇵🇾es有其优点，🇮🇶但人工🥀💰大黑还是泼了🤯🤾♀️一盆冷水🦋。
