（来源：上观新闻）
AI科学家🇲🇩🇺🇸在使用Ge©🏑mini-3-👙Flash作👨✈️为底层👚💊语言模型时，平🔦🗂均得分🏴☠️达到3🐰0.52🌇💿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🐈分，比最强📋🗿基线高🇨🇨出11.1⚰🐼5分🎢。
有了这些标注之后🇰🇲🔱，系统🦃会计算两个关🌏🔦键数字🌶👩🦳。这种"轻🎽🤓量级但高效"的⏬特性，📛🚡使 PA🎐🇦🇩NDA 在🏧🏝实际应用中极具🇱🇰吸引力🤯。这个差距越大，说👾明这种能力越能区➗分成功和失败🇨🇲♓，也就越值得重点🇧🇩🗜训练🚻。效率只是具🕸身智能的起点🗑👩💻蜘蛛入侵。最终，PA➰🕸NDASET 🐊包含了超🔬🔒过52.⚒8万对图像🐭🧩，覆盖训练集🇸🇷🚰（约48万对）、🇷🇼验证集（约1.2🉑万对）和测试集（👱💁♂️约3.6万对）🌓。
