（来源：上观新闻）
PAN🤒DA 展🐼现出了最🐶小的性能下降💶↪幅度，而部分商业📡大模型在 Ha🇭🇲🍩rd 级别的严📮重程度🍨分类任务上甚至下🧳9️⃣滑到了🔦低于随机🍑🥀猜测水平的表🍺现——这🥘🙊说明在🌯🗞面对复杂混🚎🇨🇴合失真场景⛎🎞时，这💼些模型完全"😦😬迷失方🦒👇向"，🏴☠️▶只能靠📸🌮"惯性🇧🇲🖖"输出一些听起来🇧🇾◽像样但实际上随🏂🎦机的答案🇩🇲。
研究团队💢为每张图片维护🤼♀️了一个可🌽学习的🎾🇺🇳向量集合，称为令🧸牌池🇨🇾。无论真🙁相如何🕣，这都〽🦙是AI无法🗂拥有的，它不会犹🏧豫，更不🧕🤧会出错🥛。Q2：Pap🇳🇷🧂erBenc🍵h测试的⚽🧥怎么自己弄一个平台是什么，AI科👩🚒🇺🇾学家的👢表现如何？ 🌳🏌A：Pape0️⃣🛑rBench要求🆚AI在🙄24小时内🏚🇨🇦，从一篇机器🍝学习论🧜♀️文出发，在没有🤙原始代码的情🙏👨🔧况下从😽🧝♀️零搭建、运行并复🚆😼现论文的🎥📑核心实验结果⏬。奇点时🖋☎刻，真🖼🧞♀️让人激动🥴📦。
