（来源：上观新闻）
AI科学家🕓在使用Gemin🍦i-3-Fl🔘ash作为底🦇🇯🇲层语言模型🇨🇨🍱时，平均⁉得分达到30.5🖖🇬🇬2分，比同条件👩🦲下最强😅的基线🌖系统高😣出9.92分；🤩💈使用GLM-🎢5时，平均得分达⏩🏳️🌈到33.73📊🛳泛目录教程分，比最强基👒线高出11.✳🧗♀️15分🦔🇫🇲。
此前，东😻方甄选一直是1😞99元/年的会🖇员费，此次买两年📤🤼♂️送两年也是自🎟建App以来🥟😨最大的🍮促销活动👐🔙。普通的图像质量🔽评估，就像🌁🇾🇪泛目录教程医院给你2️⃣✌做了个全📏🙍♂️身扫描后只告💮诉你"整🈹体健康状况良好🇸🇧，有些🦵小问题"；而失🤫真图，🍱Ⓜ则是把身体🕕拆成心🇮🇶脏、肺、肝🤐脏等各个器官〰🥉，分别告诉你👨🚒每个器🔕🤐官的状态➖如何、出了什📼么问题、严重程🏪度是几级，🐪🇧🇧同时还对比了你去✍🐩年和今年🌏的体检结🇲🇵🌺果，明👩🎨🕦确指出哪些🎮💤器官今年变好了、☂哪些变差了、哪些👷没有变化☝🧑。
Q2：PAN🔦👚DA模型和GPT📖🧁-4o这类🦡大模型相比🦝有什么优势？ A🌏🎥：PA🇹🇻NDA的参数量🕋只有0.028亿🗜🐑，处理一对图片仅😉🚮需3.5🦸♂️🛒3秒；而GPT-🍲4o等大模型👩🏫🍤参数量🚗🕧达数百亿甚至更📟多，且👨👩👧🆖在区域级质量📹比较任务🇪🇦上准确率仅26🏨👨⚕️%，接近随🇱🇸⛪机猜测的2🦒0%💒🇸🇸。
