（来源：上观新闻）
失真图把图片🚛🐻拆成多个区域✝❄（如人物、天空💊、背景），为每个✨区域分别🐨💁♂️记录失🎸🇧🇲真类型、严重程度🏈和质量评分🚶🛄，还能对比两张⛴🦉图片中每♟️个对应区域的优劣💂♀️。比如一张图🐩里，天空有🌔雾霾，人物有噪🥦🔉点，背景有压缩失🇦🇹🇵🇼真，系统📁🇱🇹需要逐区域🇨🇾📌识别不🍝🤛同的失真类型🇦🇶。尤其值得关注的✏👧是一个有趣的对⛎👗比：仅仅针对单🇻🇳🇹🇯一能力⚽🦙训练一个插件🎚4️⃣，就能🦘达到40.🇬🇾♉3%的通过率，🇧🇿🎰已经超🙌过了AWM和🌤🎏ADP🔂等使用大量通🕎用训练数据的方法🗡🚷。
拖鞋散🌹🇭🇰落、猫突然🌑跳上桌、灯👩🏫光忽冷忽热😧🇹🇻。PANDA 的工🥬作流程，🚏可以用一个"🇵🇾🇸🇦精密流水线"来理🇲🇨🇧🇸解🐏。第一个是Pape👨👨👧👦rBench，🐜由OpenAI参💃与设计，专👟😾门用来测试A💎I从头复🤠现顶级机器学👻🇦🇸习会议论文的能力💲。
