（来源：上观新闻）
研究团队🇲🇾为每张🚴🍶图片维护了一个⛈🐶可学习的向量👏集合，称为令牌🥡🇮🇲池🖱🔲。在训练大模™型这种极度🥣耗费算力的🇦🇲场景下，这意味🍸着训练时🌡间大幅延长，成👭🈲本急剧🕓攀升🕑。PAND🤗😊A 模型的参数量🎱仅为0.02🔟♿8亿，处理一对📀包含14🧜♀️‼个区域🐅的图片对只需👩💻要3.👨🏭0️⃣53秒，而🤹♂️相比之下，同类🇲🇰开源多模态模型（🏎如 Q🈸-Insig🥜ht）处理同样的🧼🕰任务需要27💣4秒，参数量更🔑👨🍳是高达70亿☮。
此前，东方甄选一🦂🐹直是199元/年📞的会员费，🏍此次买两年送两⏹年也是自建A🔽👩🎨pp以来最🙄🌻大的促销活🐢🍼动🏝。Thus 则把🅰计算直接放到了模👨⚖️☂型所在的🇵🇳🍢位置，模型不🔱🇱🇧需要再移动💏了🔍。这也意味着，购买🚍了会员的消♒费者，将👸从看抖音📙直播购买产品，转🥈向在自建App🚐🌼，通过货🗜架电商购买产🍎品👮♀️。
结果表明，在🔟 KADI↪D-10🖲k 上👩🚀🌷，基于 PAND🧔🚬A 分数的排名准🇪🇺确率达到78.8😧👨🦳3%，基于比🍘较关系的🍤排名准确率达到7📲💩6.9🎯📌0%，超💳🐤过了同类开源多模🌏态模型（如🧰🇰🇳 mP😜LUG-Owl🇪🇪🐔2 的48🔫😦.5%、LLa☃VA-1🕠🌬.6 的🥜🍿57%、Q☪🍮-Inst💂♀️🇺🇾ruct 的5⚡🇹🇻5%）👨⚕️。
