（来源：上观新闻）
与OpenCla👰w的静🇹🇬🚠态调用不同，He🚙🧖♀️rmes🏑在运行过🤪程中可以🐢自动生😎成、优化、存储新➰🏄♀️的技能📅代码，并通过“技🛸✨能蒸馏”机制🖼🧦将任务经验沉⁉🦘淀为可复用🧜♂️的技能文🍾🇬🇼件🇦🇹📦。
PAND🇻🇬A 模型的🧿👨👧参数量仅为08️⃣🇬🇵.028亿🐂，处理一👵对包含1🤼♂️4个区域的图片🐆对只需要3.5🇵🇼3秒，而⏪相比之下，同类开🇦🇺源多模态模🔡🇸🇾型（如 Q♑🈲-Insi🚁🌦ght）处理🔷同样的任务需😣🇭🇷要274秒，参🦇数量更是高达🔂70亿🏚🅰。
**二👥、新思路登场：把🗄🍳图像对比变成一张🥿"关系🐉图谱"**👕🙆♂️ 针对🤛🚪上述问题🏌，研究团🧗♀️🆓队提出的核😸心解决方案，是把🇦🇪两张图片之间🇸🇨的质量对比关系，⛎😍用一种结构⬇化的图谱🍳🧛♀️来表示👁👛——这就是失🚸真图（DG）的本🌜质🇦🇮。
