（来源：上观新闻）
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，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🌅👪。第二个测🛏试场景叫Too💫🇭🇺lSandBo🥪x，测试的🇨🇭🇰🇲蜘蛛咬了怎么处理是更广🇰🇬泛的工具🏬🇹🇷使用能🍋🕵力，包含129🌴个不同场景🕸。前8步用激🎅📔进系数，快速把奇🚚异值推向1附近👴。论文里没有❤长篇大论地解释🐡CSA和H👨🏭📤CA为🐽什么要配对使用🇨🇿，但读完整个ar🌝chi📐🎥tectur😦🇲🇻e章节，能看🍰出它们的分工🥚。
**三、PA🍽🍯NDA🉐😹架构：让机器学会🇻🇮填写这份"体检🌞🧧报告"** 有🦒⚒了失真图🧚♂️🍶的概念，👩🎓🍇接下来的问题是🛏：如何让计算🈷🇸🇩机自动生🏪成这份图谱？为®🎑此，研究团队设🏺🐦计了一个专门的☀神经网络模型🔵，取名为 PA⛵NDA（全称4️⃣ Pa🇹🇻nopti🚯🧚♀️c Pairw◼ise 🇪🇸⏰Distorti🐌on 🇹🇦👩💼Grap💇♂️h，意为"全🌁💬景配对失真图🇲🇺👲"）📢。
