（来源：上观新闻）
PANDA 模🚼型的参数量仅为0🌦.028亿，🔐🆚处理一对包含14🇧🇻个区域的😋⏳图片对只需要3⚾.53秒，而相比🏖🇳🇬之下，😵🏡同类开源多模态模🌗型（如 Q-🍿🥗Insight）🏹🌇处理同👫样的任务需要27🚆🧡4秒，参数量更⏭免费创建网址是高达70亿🤼♀️🤠。回头看🙀，人类每一次和技🚯术的关系📓🚈变化，🇧🇭其实都伴随着自我😽🤹♂️理解的更⏲🏜新💙🚫。
过去的方案因此只👩💻能使用👨👩👧👧小型神经网络➿，处理能💘🆘力通常停留👽🇹🇦在数十万参🍡🥙数的水平📪🖇。这在理论上很美♻好，但实践中就🔳会遇到前文描述📗⌚的打分困👩💼👰难❇。根据《🔖纽约时报》获🏎🇳🇦得的Spac📞🏊♀️eX内部文件🍱🔰，这些贷💢款的利率在不😗足1%到接近3🥏🇺🇦%之间🈲浮动🙍。
Att🇲🇴ention 👨❤️💋👨sin🕍🛤k🐉。Q-Benc♍h 等工作侧重于🇹🇩🚨单张图像🔀🇬🇸的整体质量分析；🇸🇪🧩DQ495K、🇺🇦MIC🈷🥇Bench 等🥧工作虽🎞🦒然涉及图像对比🦃，但不是🇳🇮🕢以区域为核心出🥍📄发点；Seag⛵ull、QG🔧💘rou🔅nd、Groun📛din👱♀️👜g-IQA 等工🧶🤖作虽然涉🇮🇨及区域级🍫分析，但只✳🇱🇦针对单🇬🇷张图像，不支持🧣😿两张图片之间🇰🇪🎵的区域级比较🧑。
