（来源：上观新闻）
有人发帖称，这🥬📛是自己🤗入职公司的第🔃🇹🇭一周😒🇸🇪。V4的🇬🇵🧦做法叫mHC，💡🇧🇱把矩阵B约束到👨⚕️🏅「双随机矩👅🇭🇰阵」的流形上👠（数学🍁上叫Birkh🏘域名地址off 😫pol💜🥩yto◼🌻pe），行😻🇦🇬和列都🔕♑归一化♿为1🇪🇭👕。其一，这些模型在🇸🇯训练时接触的🙊数据基本上都是🍞以整张图片为单🇦🇼位的质量评估，🎧从没有被📐专门训练过"逐👨🐞区域分📍析"这件事🐆🕣。说到底，TRA🎞👩🍳CE做🥎的事情并不神🤙秘🦎。PANDA🧿🤰 模型的参🙆♂️⛔数量仅为0.02🔫🌆8亿，处理一对🇧🇸⚜包含14💳个区域的图片对只📪🇨🇵需要3.53秒，🎨🍣而相比之下🌀，同类开源多模态🎖模型（如 📹🎥Q-Insig🤔🕒ht）处理同☔样的任务需🎋要274秒，参🇳🇺🛂数量更是高🇧🇦达70亿🥦。
这张图谱，被研😓🗞究团队命🇪🇨💆♂️名为*🇻🇳*失真图（🧔Dist🌇🇽🇰ortion 👨🚀Gra🤒🇵🇱ph，简称🦔 DG）**👞🏴。**二、一💣💊个关键🆔发现：GR⛰PO其实在"偷偷🦴🥩做别的💍👷♀️事"** 这篇🇹🇿🇻🇳论文最有趣🍶的地方在于，研究🎇💈团队对GRPO🕴☦为何有效做🍎域名地址出了一个全新的解🔕读，而这个🇭🇹解读成为了他🚵们提出新方法的理👿论基础👣。这张图谱，🙂被研究团队命名🇰🇬为**失➕🥑真图（💑🇧🇲Distorti🇨🇮on 🥼Grap🧥h，简🚁称 DG）*◾❄*👨❤️👨🥛。
