（来源：上观新闻）
**三💃➿、PAN🦒🌇DA架构：让机器♣学会填写😙这份"体检报告"🇰🇼🍳** 有了失真🇸🇴图的概🙋🥄念，接🇬🇳🔌下来的问题是：🌖如何让计算👩🔧机自动生成这🐃😢蜘蛛是怎么形成的份图谱？为此，💞研究团队设计⭕🏩了一个专门的↙🚦神经网络模型，👩👗取名为 PAN🐾🇨🇻DA（全称 😧Pano🚶♀️🧶ptic Pa😒irw🧜♀️🇰🇭ise 📲Dis🏣torti🏴⚡on Gr👩🎨🥀aph，意为"🦞🚩全景配对失真📮🕛图"）🎒。研究团队用数学🏂工具仔细😯分析了GR🧴PO的运作机制🧒后发现：🕦🏭GRPO之所以🇪🇬奏效，并不是因🚶为"多采样🧀"本身有什🌗😎么神奇✒📏之处，而是因🧥🇶🇦为它在不知不觉🤭中把整个推🇰🇵🇻🇦理任务从一种🚎框架切换到了另一🤞种框架🦜🈺。
一位外👨⚖️🔇国客商还录下了自🇪🇭🔼己和它对🔒打的视频🔆🎹，发到网上配🧕文： “没想🧜♀️🚭到，中国机器💖人竟然已经这么厉🇪🇷📒害了，💋🇨🇭竟然能和🎌🏍我打上5个来回🦌👩🦱……” 虽然它暂🖕时做不了高难度的🤩👵起跳扣杀，有时🍮判断失误也会🇸🇯🌆把球打飞🇧🇦🔗。过去二十年我们为🆘人类造的🍰🥪那一整套互联网基8️⃣🔧础设施，Age😇🧯nt 基🇬🇶本用不上🇦🇸🦋蜘蛛是怎么形成的。" 结果显🌗📲示，加入🕥📐失真图作🏴为背景信↔息后，GPT🇸🇯🆔-5 Mini🎣 在 Easy🥏 级别的区域比◻较准确🧢率从31%提🇬🇲🍗升到了52%，🎍↩失真类🛵型识别准💤🎐确率从⛑😹49%🏚提升到了🐦67%，严重🇩🇬程度判🥉断准确率从36🧵%提升到😻了51%👩🚒，质量评分相关🛬性也从0.09提👩👧👦🏗升到了0.52🎺。
