（来源：上观新闻）
它用系◀🚲统化的方式💸⛽解决了🚽👩✈️一个长期困扰AI🇪🇨训练领域的难题🇪🇪💬：怎么让一个💺已经"基本🇬🇸权威域名合格"的AI，在⏏💜特定场景中变得🔸真正可靠📈。Hard级别中，🎵两张图✝的每个区域都可🇦🇲能有不同的失真类🇰🇷🇱🇰型和严🤛🇩🇴重程度，需📰🖇要逐区域精细🤧🗞分析，是最具🙊🚄挑战性的场景📉。
PANDA 模🕓型的参数量仅为🏁0.02😇8亿，处理一对📊🇧🇩包含14个✊㊗区域的图片对🎐🇰🇳只需要3.5🐥🇮🇱3秒，而相比之🍞下，同🇧🇲类开源多模态模🔝🧗♂️型（如 Q-🍓Insi⏸ght）🇸🇧🕣处理同样的任✖🎄务需要😛274秒，⚜🚺参数量更是高🌙达70亿🏉。
以前是谁💚👌更新了就去群里喊🥅一嗓子🇿🇦😔，提醒大家➡记得同🕚步，大🇨🇨家再各🔏🇦🇨自回去更新一遍😿。PANDAS👎👨💻ET 的构建过程📙，就像是🦡🇦🇺一个大规💥⏯模的"人工🙍♂️🧣制造缺陷"实验🕧🥣。只有两个指👨🏭🇲🇽标都超过阈值的🤯能力，才会被选入⛵♨训练计划👲🔆。
