（来源：上观新闻）
更重要的是，🇿🇼他们通过大🕷🍱规模实验揭示了当🧕🇦🇱前最先进的多模态🏩大语言模型🔱🐙在区域级质量理📢解上的系统🆒性短板——即🗿使是 Gem✒🇫🇯ini 2.📧5 Pro🧝♂️ 这样的🗣🚏顶尖商业模型，在🍘🦴这类任务上的🌑🇧🇴表现也接近随🤟😯机猜测的水平🙆♂️。
Q-Ben🏛ch 等🌮工作侧重💵于单张图像的整👀⚖体质量分👧💫析；DQ495🤔K、MI8️⃣CBench 等🐿🇹🇩工作虽然涉及图像🛄对比，但不是以🎌区域为核心出发🇲🇦🇨🇨点；Seagul🏴🤯l、QGrou⭕nd、Gr👦🎅ounding-👞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🇷🇴😳。
” 基于这一🎖🔸理念，🔄GPT-Ima🎋ge-2 甚至能🇹🇲理解“讽🕋👣刺漫画的👋隐喻层次”或“学😵💻术海报的数据逻辑🐋”♾️*️⃣。百万to👩👩👧🏤ken👩👩👦🎯不是一个新的🍋💴能力，是同一🚱个上下💠🇸🇳文窗口被⚠压到可以😄承担的成本⬛。
