（来源：上观新闻）
面对流🇲🇺🦖水线的任务，它一🇸🇮🕋个人包🇭🇳办所有环节，每个📷🇨🇳环节都带着🍕它自己🍨🛸的偏向👨💼，最后🌗交付的东西🧓质量就会下滑📳🎿。在GL🇦🇩M-5下🔢🏉差距更悬殊：🇧🇾迭代代理每😎任务花🤽♀️费54.90美⚛🐳元，AI科学家🎑🔞只需1🧟♂️🍢2.20美元🧤。
在Paper📌🇨🇲Bench上，平🇳🇵🇨🇦均分下降了6😚.41分🧜♂️；在MLE-Be👙😚nch Lite☘上，任🙈意奖牌率下降了☣💎31.8🈚🍠2个百分点😺😋。最后，解码器📂的输出🎞经过全局平均🖤🤾♂️池化压缩后，被📼📄分别送入四个独立🌦的预测头🌩。
实验逻辑很简单🚕1️⃣：对于一对图📉🤧片，PAND🎫A 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🇦🇩。
