（来源：上观新闻）
可以把每🛌个令牌理解为一🆒个"标🎾签贴纸"，系统🖋会为图🧹片中的❗😽每个区域随机🇧🇴分配一个这样的贴👱纸，然后把贴🇲🇾纸和区域的🎠💇♂️形状信🏬😟息相结合🚷🇧🇹，再与图☕🦢像的深层特征😦融合，从而为每个🤵😺区域生成一个"个☠性化"的🚺🧝♂️特征表示⏩🎀。
Kim🚨i 这🌸🐫个 Cl🇪🇬🏦aw 群🇨🇰组，大2️⃣概是这件事的一👨🏫个很小💽🥟的开端🐃。Mediu🙄m级别中，一🍁🎚张图是单一失真，🕖另一张每个🇨🇿区域的失真类型各🇹🇭不相同🏜🇨🇱，识别难度增加👩👦。对1M ♐token的序📫⛵列，原本需要at🚸tend🍮 1M个🥢toke👷♀️n，现在🛀🇵🇫只需要atten🇪🇸d 1🎾024个🇯🇵压缩块👡。
这不是🍚📰dem🔀o，而是真🛶🛠正的“🎦🇸🇧上岗”🥿⏸。最后，⛷解码器🇰🇿💆♂️的输出经过🚣🤾♂️全局平均🉐🧙♀️池化压缩后，被分🆘别送入四个独立的🚓🦹♀️预测头🇵🇾🇪🇹。它还必♣须谨慎管理有限的🔏上下文☠😱窗口的👶💂♀️使用，不仅要🚅🥖避免溢出，还㊗要最大限度地🆓🏋提高质🇧🇭量🌕。
