（来源：上观新闻）
**五、PAN🇷🇪🇭🇷DAB☺🌁ENC📶H：一个🧴💯让AI👁️🗨️"现原形"的考🍟场** 有了 🚓🇨🇾PAND🦟ASET，研究团📊队还从其测🗿试集中精心设计了🥚一个专门的评测👳基准，称为⛵ PAN🧡DABEN👰CH🧞♂️。通过自注意🧯🤘力机制，解码🍜🦙器先让😕图片内部的特征🕝相互交🥥♻流；通过交🗾叉注意力😦机制，再让区域特👳🧀征与对方图片🎶🏬的特征进行对🦐🛡话🚇。每个"技🇭🇳能插件"只更新👨👩👦👦⤴整个模型约🇺🇲🦁5.3🇽🇰%的参数🇧🇬🚁，非常🔲🏄轻量，训练效率高🇱🇦。Q2：PAND🇸🇧A模型和GPT-🎠🌭4o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26%，接近🈲☠随机猜测的20☝🇧🇲%🇧🇾👩🎓。
真正的质量👩🏫评估，必须🌡细化到图🇫🇮像中的每一个区域🇻🇨，而不是用🗡🅰一个数字去概括整😰张图的好坏🧺🐦。由于每🕤种能力🍵🐧只对应一ℹ🇹🇳个单词（比如A🔬、B、C），模🇴🇲💿型只需要在这🙄💄些候选词之间🇹🇦🇮🇸选择，判断过程极🕙👨💻为高效，每次任务😥💟只增加几秒💇♂️钟的额◀外时间🇴🇲。在这种情🅿况下，系统不🚭🕥仅需要识别每👨⚕️🧒geo和seo的区别个区域各自的失真🇧🇷🇦🇶，还要在🛥两张图片的🇲🇵🌓对应区域之间进🚨行精准比较，💡难度大幅🥄⛅提升🅰。
