（来源：上观新闻）
这不是能力的差距🐍😸，而是🙆♂️范式的👩💻🇭🇷失效🐉。为此，⛄🎖研究团队在两个公🏐认的图🇨🇲像质量评估基准数🥞据集上进行了零样⛓本测试（即不🇹🇰对模型做任🖊何额外训练，🧦🌟直接用在🎼🤥 PA💾NDA🏃SET 💪🏞上训练好的 P🌺ANDA 来♉评估新数据集🌧ℹ）🦷✴。
但这个🍓🥁差距已经比之前任🇸🇩🖤何AI🙀👳♀️系统小得多📶🔳，而且研🇸🇱究团队在🇻🇪这个方⭐♟️向上的设⛩计思路，为进一🎖🈺步缩小🚿这一差距🛠🎖提供了一个😼🔐清晰可扩展的💼🤺框架😫🔐。最难的"Har🐧🇲🇦d"级💽别，两张图🇩🇪片都是混合失真模🌴式，每📓⛄个区域的失真📨🔮类型和严重程🏌🇻🇦度都可⛱能各不相同🧁👨👦。
换句话说，即使你👨🔧把答题范围画得🕹🔙很清楚，这些模型🇫🇰🐶依然习惯🌎性地"🇳🇷🦢看整体"，没🦔🧗♀️有能力做到"看局㊗🔽部"👨🎓Ⓜ。研究团队还观🕙察到一👩👧十大代运营公司排名个有趣的🇸🇨🐎现象：🧬💈价值模型的🏍预测值🌊🐢整体呈现"保守"🎾的特点，倾向🚳📲于预测🌪在0.6到0🐐.7之🇯🇴📘间，而不🤠是极端的0🧘♂️或1®👨👧👧。
