（来源：上观新闻）
它带来了两个直💫🎉接后果：对于答对🌞🤼♀️的推理链☺🇧🇸，打分员🇲🇷🐻在接近结尾↩时才给出高分，导🔨致AI的整🈵个推理过程几乎收🥢🛶不到任何👨🇻🇨有效的🦃▪激励信号；对于答🇬🇷🧜♀️错的推理链，打⛳分员在📎中间过程中🔉🍵也没有给😰出足够的惩罚，无💉🥒法让AI知道👢哪里出了问题🌠。V4还引入了🏞💆三档rea🌰🛀sonin⛵🐅g ef©fort 🎂mode，Non🏑🧵-thi🏀nk、Thin👩👧👦k Hi👒gh、Th🇰🇮ink Max，🦸♀️每档输出长度⏺🍮不同🐹。PANDA🐕在同类任👩✈️务上准😿确率达💰58%，同时计算🎇🔭成本极低👫。
当然，PAN🇱🇺DA只专注于生🤤🗝成结构化的失真图🈳，不具备大模🇸🇽🔥型的通用对话能力💻。任务规则非🔄常严格：给AI👪🇸🇪一篇论♓🤥文、一个配有👶🧶GPU的空白🇷🇼🐢Docker容🙀🇦🇪器和24🤑小时时间🦍GOOGLE推广，不能使😨用作者的原始代码📳，必须自己从零开🇦🇪2️⃣始搭建、运行并得👈出与论🇪🇸🏏文匹配🧥的实验结果🎥🔹。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💋😏。
