（来源：上观新闻）
长时间运行🇲🇽💐的自主人工智能代🇦🇴👨🎓理为改变这种🇦🇶🌊现状提供了🙉一个充满希🐫望的机会📴🚱。网络拓扑方面，⛓🛎TPU 8i🌉👷放弃了TPU 🇸🇱🇹🇩8t沿📈⚱用的3D环☄面（t🧙♀️🇳🇬orus）👩👧👧结构，👊google用什么加速软件转而采用全🔽新的Boardf👩👩👦ly互联拓🚑扑💀。第一个是🌔 KADI🚂♎D-10k，包🔨🇵🇳含81张参考🤢🥕图像和各类失真🏂版本；🚫第二个是 TI🚇D20🚨13，是另一个广🇵🇭🇯🇴泛使用的图🕵🤽♂️像质量评估数据集🚌，包含🔈人工标注➗👨🎓的平均意见分（M🦝♑OS）🚷。**三🇭🇲👨🦱、PANDA⛳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 Panop⬛🔏tic 🧻Pairwise⏳ Disto🦓🏪rtion 🤮🙉google用什么加速软件Graph，🔆🐵意为"全👩🦲景配对失真图"）🦃◾。
在几个对比🕓方法中，直接在目👺👩🦰标环境里用强🤯化学习训🐧练的模型（G🐅🇲🇰RPO on T🧀🎚arget）能达👁⛈到37.8😍%，一🌲种使用通用🙀🉑合成环境🇦🇩🧚♀️训练的方法（AW🇩🇲🛎M）能达到38🐾.4%，而👥一种通过优化🤹♀️系统提示🇳🇪词来植入能力描🇧🇶述的方法🐆🙏（GEPA）能⬜🇨🇬达到39.6🔲🗨%🇻🇮🇮🇲。论文里🕌🇲🇴没有长篇大论💍🏷地解释CSA🎴和HC👨👧👦A为什么要配🍀对使用，但🛁🚩读完整个arch🐊❕itecture🙋♂️章节，能看出它🧱们的分工🐚🇺🇬。“我会跟AI共创🐺👨🍳，把我作为人类📤的认知、经🔹验和对事情的预📉判告诉AI🐛，让它做完🇸🇦👟善和补充；对🇱🇷🚳自己不熟悉🉑🇧🇯的领域，交给A📭🇴🇲I去帮我设♑计和分🇦🇫🇧🇧析🥏🆓。其次是 Tra🇱🇦nsf⭕🍥ormer 解🗄码器层数🔣🛂。
