（来源：上观新闻）
PANDA♎ 展现出了最🇧🇭🔡小的性能下降💮幅度，🇹🇲🍕而部分商业大模型👨👨👧👧🤩在 H🇮🇩🚎ard 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👳♀️🎰。
每一种🌼能力都是独立🍭🏵的，都可能单独🔅成为AI的薄弱🎮环节，而传统的🔴训练方式对🕋🖍这种细🛋🕹粒度的区分💰🏪完全无能为力🎺⤴。DC 🇾🇪💝可以无限期地🍍运行，但在😤本例中，我们在🇦🇸泛消耗了一定数㊙量的令牌后终止了它的执行🌍。为此，⛲研究团队🏙🏴在两个公认的🦀泛图像质量评估基准🅾数据集上进行了🇵🇰零样本测试（即不✒对模型做任何额🙊♑外训练，💉直接用在⚱ PAND🍕😳ASET 上训练🔏好的 PA🐇👒NDA 来评估新🏴🏃♀️数据集）🎑。
