（来源：上观新闻）
从V2的MLA开👬👨❤️👨始，每一🚭🕥代都在删💪🧻KV ca🤧⚰che、删激活🇮🇩参数、🆗删注意力计算量🕸。他们在乎流量🐵📜，也在乎未来👩👩👧👧🍣。这种“📅所见即👨🌾所得”的🔓可靠性🎅🍞，让设计师终📻🏷于可以放心将重复🤔👗性工作交给 A🇮🇸🔔I📬sem投放。
至于为什么产生这🚡样的构图🇫🇴🇧🇲、文字为🇹🇱什么乱码🏬⚓、角色为什么崩坏😷——你永远不知道🍇🚎，也无法🥟干预💢。Q-Ben🌸ch 🤵😛等工作侧重于单♿张图像的整体质量👩👩👧👦⬆分析；DQ4🐼95K、MIC🌯🔫Bench 🙎等工作虽然🇹🇱🇸🇧涉及图像对比，😼但不是以区域🇸🇬♟️为核心出发点🌔；Seagu🦟ll、Q♨Groun🕌d、Grou🤾♀️🇹🇳ndi🇬🇧ng-IQ🕞A 等工作虽然🏳涉及区域级分析，🎺🦃sem投放但只针对单张图🧨像，不支持🦂🏠两张图片之👨👨👧👧🇸🇬间的区域级👨💼🛠比较💇♂️🕢。
