（来源：上观新闻）
但效率🇧🇪，并不是🏏💇♂️机器人与人之🇧🇳间唯一可能的🎁关系🍊🏴☠️。在这个测试中，🚈基础模型的通过💿率是32.🎂9%，航空领⏭域24%，🥋零售领域36.8👵%👨⚖️。于是，他们又讨🧡🖌论用国🇮🇱🌃内的镜👩💻🈺像站，最后解决🎿🚰了问题🐭。Gemin👺i效果： 图：😏📑🎯 中文菜🈯单、电商详情页🙋🇹🇻、UI 截🇹🇹图 —— 99⚫% 以上的字符🐤🗳级准确率，让🇿🇼本地化内容生产🤭◼第一次进入“零修🌮正”时代 💱从架构革新看🧟♂️👸本质：图像是一种🆙📖语言，🇳🇴🌁而不是🕝🚓装饰 为什么📯 GPT🛷-Imag🇻🇦5️⃣e-2 能做到这❇🏐些？其核心设计🌗哲学是🇵🇲😩将图像生成视🙈👨🦳为“结构化推🚶🍏理任务”🥕🍝。
论文原话非常诚实🌈❤，这两个tr🧮⛺ick work🇦🇪🐫，但底层机理仍是🍇open que📺sti🕘on🛢。引言 无论🙄是从零开始设🦸♀️计芯片，🔏🏏还是基于现有的旧😹设计进行😘🍪改进，芯🦓片的研发🇼🇫都是一项极💕🇨🇬其耗时且成本高昂💌的工作😥。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🥾🌹。
