（来源：上观新闻）
尽管VerCo🌳🇲🇭re的理论性👅🇾🇪能存在↕🚠局限性，但🏌️♀️🕰这足以📙表明该设计可能👩👧👦🏣具有实💎用价值🇰🇵。现在 🍂GPT-Ima👨👨👦👦ge-2 直接🇳🇦产出的就🇲🇾是可交付的印刷级👨🎨素材，连🏝🏜字号层级都符合规🤸♂️👓范👐。一位外🌆💈国客商还🧟♂️〰录下了自己和它👩🌾📌对打的视频，发到⬜🧘♀️网上配🇧🇪文： “没想到💮🗓，中国♉机器人竟然已经🧶🏦这么厉害了，竟然🛰🔊能和我打上5个来🤦♀️✖回……” *️⃣虽然它暂时做🛬😜不了高难度🔧🎟的起跳扣😱🦵杀，有时判🎨🏗断失误也会把球🇺🇾🦂打飞📁。你可以🦞🇧🇷把它理解成一🇦🇷种"步🚐步打分"🇬🇵🇬🇪的训练机制👻。对于人工合成的非🌀🧡天气类失真，🕵️♀️🧞♂️研究团队参考了🗼此前学术👩🦳👷界的经验🇧🇩；对于雨雪这类🔡🥊天气失真，他🛰们使用🥖了真实的雨🧕👞雪叠加素材；对于📗⛩雾霾，♨他们通过调👵整大气🍸散射模型的参数来👰模拟不同浓度🍋的霾🤱。
Q2：P🎦ANDA模🔂🌂型和GPT-4🌬o这类大模型相☪比有什🧷么优势？ A：P😾🎑ANDA的参数💳量只有0.028💰亿，处理🥟一对图片仅需3📫.53秒；😠🧨而GPT-🐹4o等大模型参数🥌🦇量达数百🌶💩亿甚至更多🐁🈁，且在区域级质🥌🇱🇷量比较任务🐦上准确率仅2🇲🇺🤔6%，接近随👩🎨机猜测的20%🥙👍。研究团队还观察到🛌🔓一个有👿网络书源趣的现✋🇫🇯象：价值模型的预🛢测值整体呈📴🍺现"保守"🔂的特点，🔲🎟倾向于预测在0🇹🇴🧹.6到0.7之🇪🇨间，而不是极🇬🇬👊端的0或1🚨🈴。
