（来源：上观新闻）
**二、新👞思路登场：把🦘图像对👃🚨比变成一张"关🕍系图谱"** 🛀针对上述问题，研👔👈究团队提出🦔的核心🇪🇷解决方案，🇰🇳是把两张图片👨⚕️💀之间的质量对🇺🇦👘比关系🇨🇱，用一种结构化🏮🥫的图谱🇺🇸🆓来表示—🏺🛋—这就是失真👨💻图（DG）的🚴♀️本质🇼🇸。然而，芯片🌵设计需要在♨某些特定领域拥🎠🇸🇴有极其精深的👭知识🌕。在医学图像🧪🥓领域，可⏺以把两次CT扫📄💎描的不同区域💍（肺、心脏、肝脏🇹🇫🏣等）进行结构📇化对比，👨🎤辅助医生发现细微🇦🇽🇼🇫变化🙍♂️。领先所有开源模型📉🐚20个百分点🎸🔁。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🐋🛋。尽管压力更大了🇷🇸，但这并非该员🙍♂️工第一次🥓🚁经历公司裁员🤱🧙♂️。
Q&A🌒⛲ Q1：TRAC🇨🇼🍅E系统是🇱🇹如何识别AI助手👢的薄弱能🎚力的？ A：T🌱🧵RACE通过对🙍比AI助手的成🐁🤶功记录和失👺🏷败记录来识别🇲🇫🇸🇩薄弱能力🖨🐎。前三个头使用交叉⏬熵损失🧞♀️㊙函数（适合分类任🏃🚎务），第四个头🥩🥏使用L1损🚽👢失函数🧼😦（适合数值回归任🚾务）🗺🤹♀️GOOGLE优化。”他表示🍕🏍。” —— O🏙📟penAI 🙈技术博客 🔍 ☹“思考模式”三部🦹♂️曲：检索、规划、🧼审查 GP♈🐙T-Ima🌧ge-2🇲🇴 的思考过程👨🍳不再是黑箱，而是👩👧👦可以被拆解的三步⚾🚍智能流💷水线🆚。
