（来源：上观新闻）
**十🇦🇨、失真图的🔇更广泛应用前♐🥎景** 研👩🌾🍆究团队在论文的👩🎨附录部分，还专🇨🇴门讨论了失真图作🚣♀️为通用比较形式👁化框架🙂🗡的潜力🦃。
第二种方🥉🐾法叫多能力GR⛑PO，在所🇲🇱有能力的练习场景🎊里同时训练一🙆♂️个统一插👩🏭件，达⬅到40🇧🇼.9%，略高🏃🌛于单一插件但⛅🎱远低于TRAC🐱👿E的47.🍨0%🌶🇳🇵。
这在长序列里尤其📑⛅有用，能避免💊💜模型被迫把注意力🌸均摊🇦🇸🕋。LM Are🇻🇪na 最新🌐榜单上，GPT-🤷♀️Image-2 🚪🇸🇮以 1🇹🇱⬇512 分登👼顶，领先第二名♌🥓 242 分，评🖇测机构直言“这是📝🇵🇳一次代差级别的碾☮压”👩🚀。6. 未来展望🇩🇿 本节阐述了作📩🎮者关于如何扩展📋 DC🏄♀️🦚 等系统🚺以应对商业🌗复杂设计以及🌮如何构🍟建设计团队以充💂♀️👨🌾分利用这些新功☔能的观点⏮🕛。
