（来源：上观新闻）
第一种方🌫法叫CORE-T😎SV融合，把🥤👩⚕️分别训练好🇫🇴的各能力插件🥒😘通过数学😞🆓方式直接叠🇪🇹🦄加到一🚭起，得到47.💆♂️🧜♂️0%的基准，但结🌯🇪🇨果只有39.✔〽6%，不如🇷🇪任何单一专🔒🦃项训练插件🐩🈺。
这种"从上往下看🅱🇳🇨全局"的🌇方式，♥在处理🌏复杂的图🇪🇬📦像质量问题时，会🎿遗漏大量🐆🍠细节，🥩🇻🇪产生错📹➡误判断💍🍐。标准PP🔨O的方📡🇭🇺式是：出题，你作🗺答，老师给整道题🥿的每一行打🇵🇫🗼分，但他®因为"🇦🇱🗞尾部效👩👦👦应"而打分失准🥢💸。
实现上用S🙃inkho🇩🇲rn-Kno🗨pp迭代👩❤️💋👩，交替做行🏨归一化和列归💅一化，迭🇲🇬代20次收敛🖍🇦🇼。正是为了解决这个🙊🚝问题，华⛲为技术🧩👥（加拿大）的研究💥🐵团队提出了一个🍴😊全新的思路🧗♀️：与其让AI笼统🏳️🌈评价整⛴🌕张图，不如教它像🦕🚗真正的专家一样👕，先把图像拆解成🇬🇬一个个有📶意义的区域，再🇨🇰🌽针对每💑🛏个区域进🎺🍔行细致的质量🥗分析，最后通过一📽张结构化的"关系☦🍍图谱"把🇨🇱所有信息🇸🇹整合起来🇪🇭。
