（来源：上观新闻）
研究团队做👝了一个生🧡🍈动的实验🏂😶，把同🈷👣样两张📞🥗图片同时喂给当💸☯时最先🌥进的多模🌮态语言模🧳型 C💛o-In🎳str💸🇬🇮uct，并提📝👩🍳供了每个区域🏴的名称、描述和边🐌😍界框坐标，📛🗻请它回答每个区🔹域的质量情况🌶🥄。这个关键缺陷导🇧🇯致训练变🔨📵得低效🇰🇪🦹♂️。**一、问题的🌘根源：🥠🎩AI评🇧🇧图为何总是"差那🎺👩💻么一口气"**🏗😐 在深入了解这🇰🇼项研究的解决方💖案之前，有必要先⏲弄清楚问题🇨🇳究竟出在哪里🦝。
这种思🔉◀路对普通用户意📊🚊味着什🗺📻么？以🔪👩🎓客服机器🔩人为例🥊，如果一🎮家公司🚫发现自🚃己部署的AI助手⛪在处理退换🇮🇸货时经常出🇦🇿🆗错，不需要重🔣新训练整个模👨👩👦👦🍉型，也不👩💻需要从头设计🇧🇩🙆♂️训练方案—🇨🇳—只需🇧🇱‼要收集一🇦🇺批失败记😍🥇录，跑一遍TRA🏄♀️CE系统🐉🇰🇮，几个小时📑🇸🇰内就能生🌭⚰成针对这🇬🇺家公司业务特点的🇭🇹☂专项训练，修补A🍌🇫🇴I在该场景下👵🎧蜘蛛识别扫一扫的具体短板🦹♂️👵。速度之💧快，直接滑出🇸🇹👘了屏幕，👏围观人群中响☂🧿起一阵🤵叫好声⏏。
