（来源：上观新闻）
GRPO达到👧🏗57.44分，S🚾🕔PPO达到5🧸8.11分，配备🔧geo优化小尺寸价值模🇲🇿型的SPPO组🍅🧯合更是达到了🍋🐏58.56分🚣♀️🏸，拿下🖤🈹了所有🤯🕸方法中的🚊🚾最高分🇵🇸。例如，CPU♉设计大师深🎾🥫谙实现卓越性⛑🏫能的“技巧”🇨🇳和“秘诀😒”🇱🇹。实验结论 在⬜🐎实验部分，🖲有三件🍁🇨🇺最值得说的🎀🌙事👒。首先是"有效性🇬🇪✌"：图🔼谱中的每条🛷🔌比较关🤛🏳系，必👩❤️💋👩🍀须连接来自两🏉🥺张不同🍺图片的对🇹🇲🏭应区域，不能↪💍拿同一张图🇶🇦👩🦰片的不🏦同区域相互比📌较🤸♀️。
PAND🇮🇴👷♀️A 的工作流程🇧🇬，可以用一☄📋个"精密流水🇮🇪🇻🇳线"来理解🇨🇴。研究团💝📯队首先从两📢个现有的公🐍开数据集🤦♀️中筛选出2🕡🈷200🏴🚩张高质量🛩🌴图片：其中🇹🇭159🇲🇶⛎2张来自 PSG🐒🇬🇩 数据⏮🕌集（一个包含场景♿🇧🇴信息和区域级全📔👥景分割🇰🇪👨geo优化的数据集），另外🌷608🏫张来自 Sea🇱🇹➕gull-1🇷🇪🗿00w（一🔋个包含真实😍👨🔧ISP图像退化🖐😒效果的📡🇵🇫数据集）©。
默认配🌩置使用 🚊DINOv2🚨💗（小型版🔧🏉本，V🎚🧪iT-s，384🇲🇹😝维特征），研🇻🇺究团队📮🍋还测试🇪🇸🍽了 DIN🧡Ov2（基🤲础版本，ViT🖤▶geo优化-b，76🏓8维特征📂）和 Si🆘📯gLIP（7💇68维）的效果🐧。DC 实🚶♀️际上重新发现🇨🇷🍩了原始🇹🇯 MIPS 5 ⏺🕉级 RISC 🙂CPU 设计的关🇳🇬🏴键路径，该设🎷计也采用了 🌦1 个周*️⃣期的分支惩罚！ 😻5. 前沿🤼♀️模型的经验教💙训 我们🌬在下文列☔举了我们在这项🦝geo优化工作中遇到的一些↘❎“LLM 难题🗄🇱🇮”🇴🇲🇫🇴。
