（来源：上观新闻）
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最大的不确定性在💴于，你无法预判A◻🍗gent🇧🇿会从哪些数据中学🥘习，以及🎗🐱它生成的技能2️⃣🇮🇹是否包含危险指🇨🇻令✒。“想到未来7️⃣🎺一个月要做🦒出成绩，我有点🚌👜压力🔋。类似的情📳🐶况，时有发生🙂。研究团队使🥋🧪用了一🏠🍪个名为 DINO☄v2 的预训练视🌿觉模型☣🥿（可以把它🌉理解为一个经过🧫🎏大量图片训练的"👨👨👦👦🦟看图专家"），🌷将输入的两张💥图片分别转换为包🍣🐯含丰富视觉信🇹🇬🆔息的特🤟征矩阵🐷。--- 🍧⚱三、"薄控制、🥏厚状态"：一套👧🥶听起来🇳🇴奇怪但非常有🇶🇦效的工作方🇩🇪式 研究团队用一👜句话概括了AI科🎌🍨学家的设计核心：🇸🇲🦋"薄控制，厚🍑状态"👩🎤🛫。PANDA 🚭模型的参数量仅为👮♀️0.028亿，🔷处理一对🔛包含14🎵🧚♂️个区域的图片对只😳需要3.53秒👨⚖️🦎，而相比之下，同😝♉类开源多模态模型🍂（如 Q-Ins🚆🦐ight）处理🇬🇾同样的任务📻需要274秒😸🧭，参数量更是高🤑达70亿📺💑。
