（来源：上观新闻）
Kimi♉ 的设计逻辑是需💷要在安装 🛩OpenCla🆑w 的🚣👩🏭那台主机上执行🗄🎏一段 Bash 🏕脚本： 🏳️🌈🚴执行完脚🦎本之后，🔹在其他地方安装的🏅 Open➰Claw，也会显🦅示到 Ki🙄mi 📀Cla🏄♀️🙅♂️w 中🅱。
目前市场🇨🇬🤼♂️上已经存🔯在一些专门处👯🚲理图像质量问🇫🇷题的大型多🍎🇳🇬模态语言模型😲（可以把这🧣🇹🇬类模型理👩⚖️解为"能🕎📶看图说话的🇫🇯🚴♀️AI"）💷🗯。实验逻辑很👩❤️💋👩简单：对于一对图🍞片，PAN♎🎂DA 生成两😡🍭张图的失🦸♂️📭真图，然后用一个🇲🇩朴素规则🇦🇽✔来做整图排名——0️⃣如果某张🏄🇱🇨图中更多区域的质▶量评分更高🇳🇿（或者比较🏟🛍关系显示更😓🕷多区域👩🏭更好），则认🤸♀️🏘为该图整体质量🏳️🌈更好🥬。
实现上用S🇪🇨ink👅horn-🚬🇬🇧Knopp迭代，🔆🌠交替做行归🖼♦一化和列归一化，👩🇲🇦迭代2🍝🇸🇯0次收敛🙄🐭。每一句，都像是写🏍进判决书的法院说🎋◼理🦹♀️🛫。默认配置使用 🏴🇿🇼DIN⛩Ov2（小型🏺版本，ViT-🇮🇩s，38📜🎥4维特征😚），研究🚻👩👩👧👧团队还测试了 D🖼INOv2（基础🐸版本，ViT-b💚，76🐿🎣8维特征）和 🧀🇹🇰SigL💳IP（768维👩👦👦⏩）的效果🇩🇿。
