（来源：上观新闻）
研究人员通常有两⏸🍯种选择：◽要么给AI看大量🇦🇿🙎♂️来自各种场景的🍂训练数据，希望🌒它能从中"悟"🇫🇰🎮出各种技能；🐟🖥要么直接在🇮🇴目标场景里👭👳♀️训练AI，让🧽它从最🇦🇹🥯终的成功或🌯⛩失败中学🧖♂️习🏷。明明也于同🤼♂️日发布声明，称🇲🇲*️⃣新领导入驻后⛔，公司整⏯体直播🥪模式与运营风格彻🇪🇷底改变，这种文👙化上的转变，我很⏳💈难认同📄😄。正如《麻省☺⬛理工科技🇨🇰🔼评论》评价的🏬那样：“👩🚒当其他模型🧷还在比拼谁的画➖🏈风更惊艳时，G🏩👨🔧PT-🇪🇷Image-2 🏕已经默默读懂了🏰设计简报👦🇲🇸。
有兴趣深入了解🌡的读者🇱🇹👯♂️可通过该编号查询🦅完整论文🇯🇲👖。但我觉得下一个真🇦🇺🙍正能打开想🦜象力的地方，🍡大概率不在✒单体能🏞力，而在🐘🤾♂️于 Age👰nt 之👩✈️间怎么协🇰🇳作☎🌉。在这种情况下，🇴🇲⏸系统不仅需要➕识别每个区📥🇲🇾域各自的失真😅，还要💫🇬🇩在两张🇦🇨图片的对🗡🇲🇼应区域之间进行🌁精准比🏏🥊较，难度大幅📖提升🍼。
