（来源：上观新闻）
众所周知，即使拥🇧🇦有数百人的工程🇬🇵团队，📂将一款全新的尖🇳🇨🚻端芯片推向市场也🇵🇫需要花费超过 🌟♿4 亿🍕美元，🍔耗时 18🇶🇦 至 36 ‼个月🧾。大部分多智能🧛♀️体系统（也就是🚽🏣由多个AI👪🧩代理协作完成任🖍务的系统）依🧠👔赖的是"对话接🐌力"：一♓个AI完成一段🥩🤾♀️工作后，☔把结论用语言描🦗泛站群程序述给下一个🦵AI，🚂下一个⛔🍪AI基于这📱🇬🇫段描述继续🇨🇱🇦🇼工作📸👩👩👦👦。
第二道🇧🇩关卡是"环🇸🇾境搭建负担😍"🕛🔍。参数量高达270🔹亿的 Ge🆒👩✈️mini 2.🛄🌆5 Pr🇲🇨o（谷歌旗下最先👩🏭进的商业大模型之🏹一）只有🌴22%的准确🌌🇻🇳率，而随机猜测🎙🇦🇸的准确率⬜是20%🕎🦷——也就🙁🔲是说，Ge⚾🚟min🤸♀️🇦🇺i 2🐙.5 Pro🦎 在这项任务上的🌂🔇表现几乎与瞎猜🕡无异🇻🇨。
**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🇩🇲动生成这份图🏛🇲🇺谱？为此🇭🇰👩👩👦，研究团队设2️⃣计了一个🏍专门的神经网🧝♂️🌄络模型，取🔻🏉名为 P🥺ANDA（全🧿💑称 Pa🚗nopti🌨🇵🇼c Pairwi😃se 🔆🇹🇴Dis👨🏫🇻🇳tortion☯ Graph⚜，意为"全景配对🏉失真图"🚣♀️）🍺📋。
