（来源：上观新闻）
因为KV e👀🇸🇭ntri🔙es既做key又💗📯做va👩🇵🇭lue，n🐯👨🦱aive的🇬🇺RoP😁E会让输出带上绝🌹对位置信息，所以⏭💻在outpu🏗📯t端也对应👖施加一🙍♂️🔞个位置为-🌱🛎i的Ro📮PE来抵消，只保🚼🍤留相对位置信息🥢。研究团队㊗使用了一🔡🅿个名为 DI🦹♂️NOv2🇵🇱 的预训练视🔓觉模型（可以把🇹🇴🏷它理解为一个经过🦗大量图片训☪🗄练的"看图专家🇬🇷👲"），将输🔗🇸🇨入的两张图片分🥇🇭🇳别转换🌷🎹为包含丰富视🔱觉信息的🛄🏈特征矩阵🌆。
--- 八、这🇭🇹项研究告🅱诉我们什么？ 归🇲🇨💄根结底🏎，AI科学🥔家这个系统传🇨🇻🇬🇭递的最核心信⛰息，是对"AI如🆑何做长👨🦳👳二级域名和三级域名的区别周期任务🍸🤶"这一📫问题的一🚇🇺🇿次重新定性🙆♂️🌶。每种失真还📃📴有三个严重程☕📁度级别：轻微🈂、中等和严重🏪🌋。以前是谁更新了😃就去群里喊一🇸🇩嗓子，提醒大家记🇹🇷🌥得同步，大家🎙🇸🇰再各自回去更新一☕遍🧱🎽。PANDA🏄 展现出了最☑小的性能下降幅🥺🥺度，而部分商业🇱🇧🇿🇲大模型在🕥 Hard 级🌡⭐别的严🥑重程度分🚜🛤类任务上➰甚至下滑到了低🇪🇹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🇬🇦🇺🇳。
