（来源：上观新闻）
综合来看，引入🐽🏃失真图带来了约1🏋️♀️🏡5%的🍗🤾♀️整体性能🚩🏭提升🤘👰。单 Agen🏆t 在这两☃💧种场景🔬🇸🇴下都会🍃💲卡🔈。
每张图片🌛平均包含18个🔠👄区域，🎂最多可🏜达11🐯📟2个区域🎖。这种跨场🇵🇳🛀景的通用性，说😳🍀明失真图不⚫🌲仅仅是一个解3️⃣📃决特定👨💼♎问题的🇺🇳😟技术工具，更是一🔤种可以推广👊🌃到多个比较性评👷♀️估任务🏂引谷歌蜘蛛的结构化思维框架♍🏴。
凭借AI工🗂具的普及📴与算力成本的下降🤟，过去🏦🇧🇩需要数十人🤠乃至上百人的团🇦🇽队才能完成的😅📘产品开发、🚞市场验证与📢🧑商业落地，如今仅🎉靠小团⭕🇫🇯队便可推进⛔。在训练超参数📰🚙方面，研究🇧🇹♓团队对损失函数🇧🇭🇸🇰中四项任务🤗🤕的权重系数🌛进行了网格搜索，🍆最终确定的配置为📞：区域🎌⛺比较关系损✳失权重🤱0.1、失🆙🧞♀️真类型识别损失权📍重1.☪0、严重程🤯🇩🇴度分类损🥂🧗♀️失权重📑0.1🏌、质量评分回归🛰损失权重🔑🧼1.0✂🏋️♀️。
