（来源：上观新闻）
第一个预测头判👨🍳断区域比较关系🍴（是锚图更好🍰、目标图更😋🔡好还是差不多），👩🦳🧤第二个预测头识别😺🛡失真类型，第🚂三个预测头判断💹严重程度🎵，第四💌Ⓜ个预测⚱头给出0到1之间😦的质量评分🌩。一套看似优👨👦雅的后训练方法💍论，背后是一📰堆「不这样做就💨装不下」的🚰工程妥😫🇹🇦协🍢🇬🇳。研究人员指🇩🇪出，预估一道题👚的难度，🏃🛩根本不需要具备解👨🚒😗题能力，就🇬🇼好比一个经验丰富🇬🇼的老师一🤗🚰眼就能判断某道🍵题"很多学生会☸🗑错"，即⛄🤤使他自己🤧不亲自去做这❣♟️道题💒💈。
但 G🕥☮PT-Im🍫⛔age-👇2 引入了 思考🥡模式（Th◾🧙♀️inkin🕴👬g Mod🥫🐒e）：生成前先联📎网搜索、分析⛩上传文件、规划图🧚♀️像布局，生🌷🤷♀️成后再自🎓🙎♂️我复核🛴。C2今天🇵🇲👨🏫能用双🧒👒足双手打羽毛🛸🇮🇱球、实现精准回球👩🚀👲，未来也能用🙉⏬同样的身体协调✉能力和🍏强化学习框架，向🛡更多现实🐨场景“外溢🇵🇭”：迁移到整🌓理桌面、搬运物品👩👧、端茶递水🚌🥩等更多生活互动🤑场景🇯🇪。
。PANDA 模🤗🧨型的参数量仅为0👳♀️🔵.028亿，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-🎨Insigh🇶🇦t）处理👨👦🚜同样的任务需要2🥝💃74秒，参数量🚪🇩🇴更是高达70亿🗯。
