（来源：上观新闻）
第三步是🐀"针对性强🤦♂️🎤化训练"💄🙇。若发现图表🚘🇹🇬标题位置偏移🇵🇭，会自🤜动重新规🦷划布局再生成，🇱🇸🏢极大减少🕰废片率🇸🇿🧛♂️。更关键🇸🇨的问题🏴☠️在于，这些模型🙆♂️通过"🇦🇶☁监督微调"（可以🌭🥁理解为"🤺刷题训练"🏠1️⃣）的方式习得了固🇧🇹😏定的回答🇺🇾模板，就像一个学🧛♂️🌈生死记硬〰背了几套答题公👅🕷式，一旦遇到没见🙏过的题型就不🚮知所措💁。
研究团队🔔👆首先从两个现有的🛤公开数据集中筛⏸🕸选出2200🈷🇧🇷张高质量图片：🇮🇴其中1592张来🈺🇧🇫自 PSG 👩🔬🙋♂️数据集（一个包😳含场景信息和区👚域级全景分割的🦴数据集），另外🌉608张来自🙆♂️🐑 Sea🇨🇳gull😳🥑-10‼🐵0w（一个包🤽♀️😗含真实ISP图♈🥌像退化效果的数🥟据集）😛🇨🇭。它输出一个图🙍🐡形设计系统🖊 II ⛷🏋️♀️(GDSII) 👨🔧⚔文件，该文件🤸♂️🇱🇻可用于🤹♂️现有的电子设😜💖计自动化🇳🇱(EDA👩🚀🏄♀️) 软件⬛。
其一，这些模🌱型在训练时🦔接触的🕣👩🔬数据基本上都是以👨🇸🇷整张图🔥5️⃣片为单🇲🇹🌃位的质量评估3️⃣🧩，从没有被专门💁♂️🦂训练过"逐区🖱域分析"这件事🗝。WUM做🇸🇿🇨🇨的，正是同一件👚🇧🇲事： 将🚣🇪🇺视觉、语言、🇧🇻动作、物🇪🇸理预测等所有能力🛂🆒，放在同一⏪🎆个网络中👧，从零开始联合🔙🌟训练，😱😽融为一体👕。
