（来源：上观新闻）
Des💠ign Co💃😆nduc☄tor🇦🇱🛢 有时🇺🇿😵会陷入人类工程🥔🗒师会避免的“✂兔子洞”🐯💇♂️。为此，研究团🐦🧝♂️队在两个公🦄🌊认的图像质量🌕评估基👋准数据集👩🔬上进行🥝🔣了零样本🚹🇨🇷测试（即不对模📛👴型做任何额外训练🗡🇳🇿，直接👁️🗨️🐐用在 PA🚓NDAS🤗🛳ET 上训练好的⬛ PANDA 来💛🧽评估新数据集）🌑⛏蜘蛛入侵。
Q2：P🧬ANDA模🏃♀️型和G🐒👩✈️PT-4o这类大🚬🔅模型相比有🌫什么优🚉😨势？ 🖋🛷A：P🎬🇹🇹ANDA的参数量🇰🇳⛔只有0.028📚🍤亿，处理一对🦴图片仅需3.5🔜3秒；而🇬🇷GPT-4🧚♀️🙆♂️o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2🧕🎞6%，接🥼近随机📎猜测的🧽20%🇸🇰🏴。这就好🔐比一个判卷老师⬆📣，全程不看解题过💿🇸🇪程，只盯着最后一🇺🇬😮行看，凭"感觉🧱"打分🧯👅。
两种方式都♓🎎有一个📟共同的缺陷：🎞AI从🎷🧲训练信号⌚中得到的反馈，是🇬🇼🚑"这个任🤒务整体成功了💿🈯"或"失败了"，🧳🍆而不是"🌃你在第三⛷步查询数据时出🥯了问题"🗾🏁。TPU 8🇨🇫🧤t：面向超📢⏫大规模训练的🔗🇻🇪算力引擎 🧪TPU 8t🐄😀定位为预训练➕与嵌入🦂🍋密集型工◾🇸🇴作负载的专用加🚽速器，谷歌🕟称其能够"😎将前沿模型🍸👩🏫蜘蛛入侵开发周🇸🇽💕期从数月压缩🔉至数周🐉"🤾♂️。
