（来源：上观新闻）
” 骂声再大🕵️♀️🌫，股价再跌🏊♀️，也无法阻止爱奇🇵🇫艺的AI大计🛅🚊。” 人🦆💸工大黑也认🥺⚙为，普通用户最😏大的误区，🎠🍰在于“先上🆑工具，再想需求🥝”🇷🇴➡。值得特别💴🍝关注的是成本🥢🌄对比🚺。聿潇传媒官👩🔬宣签约6名💨AI演员 爱奇🤺艺这次推出🙆♂️📃的AI艺人库，本质上🌳是聿潇💝👨👨👧👦传媒模式的放🇺🇲大版——平台🕐🏍更大，演员🧁⏸体量更大，做🎛得更高调😚💁♂️，也更认真🗓。但现有主流训🌌练方法存🇪🇺在根本性🇬🇸的缺陷，而这篇🇵🇷🤬论文提出的🛩新方法，正👸是为了彻🧁底解决这个🇸🇭🇸🇲问题🇩🇲🦒。
借鉴O👩👧👧penAI和St🤛👻ream🇦🇿🧸ingL🇷🇺LM的t🇰🇵🤸♀️rick，在a🇨🇵🥍tte🤰ntion🍟🤷♂️分母上加一🎣个lear🔏nable s🎎ink log🖲🇱🇨it，允许🐏🛴attentio🐗n score总💼和不等于1😳🇲🇦。“现在还不是一🧰❄个人就📋能搞定⛴的阶段👪。使用更小尺寸价🥙值模型的SPPO👯组合更是拿🥛下了所有测试方🐴💒法中的最高分🙊🈂。
这种现象👩👩👧👧🧹被研究团队命🚛➰名为"🐦尾部效应"（T💆♂️🧜♂️ail Eff🐴ect）👩👩👧👦🧞♀️。这种双向🙇🖱信息交🔲🔉换，使每个区域都⬆🛋能在"看过"😊4️⃣对应区域的基础上☝♐，做出更准确的🐊判断🥃。因此，用一🏴🕳个小模型完成🇬🇩这项预估任务🇸🇽，在逻辑上是🚳🇲🇪合理的，而🕉🛀且在实验中🈲也确实有效🔲🐴。实验逻辑很简单：🏁对于一🦸♂️对图片，PAND💿A 生成两张🍛图的失真👨👩👧👦图，然后🇪🇹用一个朴素规🦵🏊♀️则来做整图排名—🌴⏱—如果某张🇷🇸👅图中更多区域的质📂量评分更🇭🇺🏖高（或者比较关🆓⚜系显示更多区🈹域更好），则认🥌为该图整体质😁🔄量更好🇿🇼。
