（来源：上观新闻）
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——🦏🛌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🚕。需要看具体情况时📗📶，你再去翻对🚶♀️🇰🇪应的文☢件🆒。研究团🚨队测试了一种👫🥾极端组合🤹♀️：用一🚪🐟个只有15亿参🦹♂️🔮数的小模型（D🚜☪eep🇮🇩Seek-R1💒☀-Di📶🇿🇦still🧸❕-Qwe🤾♂️🇧🇱n-1.5B）作✅🎽为价值模型，🦂❄去辅助🌞训练一个70亿🧡💒参数的😥🇧🇲大模型👟👩🎨（Deep⚗Seek-R👨1-Distil🇹🇫l-Qwen-🚱7B）📱😚。
每个节点记🃏录了该区域的失真🙁🥑类型（比如💉🇧🇭是模糊、噪点6️⃣◻、过度压缩还是过👌🐸度锐化👰🍱），失真严重程度👩🌾🕉（轻微、中等🧿、严重或无🔜失真）🌇👨🔬，以及一个🕒🇱🇷0到1之间🇦🇮的质量🌴🌞评分🌃🚱。姚双给出的答案清☃😕晰明确：服🧟♂️务、安🏔😠全、稳定性🇭🇺🏴。引擎三：与京🦁基智农的协同复😢🏄♀️制：以商业物业安☑🇦🇺防巡检、清洁等🏩🔺为突破口🇭🇺，打造标🗿杆后向其🤝生态内外快🇲🇺🍃速复制🌨。因拼写跟那个顶奢🙌品牌一样，所以得🎴🍻中文名🈯“爱马仕”🍎🇵🇦。而纷纷入局的🚢😸爱奇艺🇲🇬们，可能是真没招👨👩👧👦了🧥🇫🇷。
复杂任务天⛱🇧🇾然就适合这种结构↖👂。Q-Ben📓ch 等🚟🇶🇦工作侧重于☢🇭🇰单张图像的📓🌕整体质量分🗃👨👨👦👦析；DQ4🇳🇬95K🦘🇲🇩、MICB🏴ench 🧖♂️等工作虽然涉及图🐢🎚像对比，但不🇯🇲是以区域为核心出🐴发点；Seag🦓🌌ull、🐌🇦🇴QGro😬⏲und、G🐝roundin🇮🇷🎦g-IQA 📸等工作虽🖇然涉及区域级分🗝📊析，但🇬🇼🏭只针对😭💡单张图像，不支持🎹两张图片之间的💳区域级比较🌧。论文里没有长🏴篇大论地解释🌘CSA和HCA为❤什么要配对使👜用，但读完整个🇰🇼arch☀🚺itecture👲📍章节，能看出🥼它们的分📟工🦟🇪🇨。
