（来源：上观新闻）
实验逻辑很👩🏭🥽简单：对🕐🌂于一对图片，P🔅🕸ANDA 😒🚉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🥝。2021🎪年底，马🗂↪斯克已全⏫🎑数偿还🕥这些贷款，🍨并支付🏘了近1400🚙万美元利息📓。靠短剧发家🐆的聿潇🗄🇧🇩传媒，就紧随耀客🇸🇯🇳🇴的步伐🗻🇹🇰，一口气签约🛣🥖了6名艺人的🚟部分AI🧐👩🎓版权❌🧯。
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⬛。真正的质量评估，🇦🇪必须细化到图💽📸像中的每一个🔶🦕区域，而不🇬🇷是用一个🇨🇾数字去概括整张图🍖⬛的好坏🖲。--- Q&A 🥄Q1：SPP🚥♥O和G⤵RPO🧠相比，训练🇵🇫速度快多少，🦆👩🦲性能有🇱🇾🦘没有损失🇺🇦🇬🇹？ A🗜：根据论文实验🚰数据，SPP🛹O在训练速🇭🇷📷度上比🥖GRP🚿O快约5.9倍⛳📑，主要🧚♀️原因是🇲🇲GRP🇷🇼O每道题需要同💶🔝时生成8🇹🇻个答案，而S⌨🇲🇺PPO🕋🤙只需生🆙成1个💞。
第二是 De🇺🇲👩epSeek V🤷♀️4🔅。。结果表明，在📨⏩ KADID-1🇨🇬🇹🇰0k 上，基于 🇸🇸🇬🇵PANDA 🥌💘分数的排名⚰👩🚒广告引流是干什么的准确率达到🇱🇾🧪78.83%，🌋基于比较关系🗜的排名准确率📉🇪🇨达到76.✋🏒90%，超过🆘了同类开源🦷多模态模8️⃣型（如🐖 mPLUG-O🎂🔚wl2 ✖的48.5%、L🛀⛓LaVA-1🇸🇴❕.6 的5🔌🛁7%、👦👽Q-Instru⏲🔑ct 的5🆑🅱5%）🇲🇻。
