（来源：上观新闻）
这种数☁◾据像“👩✈️糖水”，好🧁🖋喝但没营养🗄。” 值得一提的是🤨📏，境外采购商⏳对这位机器羽🧧毛球搭子📄💴格外偏爱🐋。" 结🦴果显示，加🇧🇦入失真图作🎆为背景信息后，G🇲🇵PT-5🏖 Mini 🇧🇼在 E😕👏asy 🧳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📨0.0😐9提升到了0.🚥52🕗。
但研究团🍏队发现，🇦🇿当你给这些模💝型提出更具体的🔂要求—⛏🇰🇾—比如🚕"请告诉🇱🇨😿我这张图片里每🙆个区域的质🇹🇭💇♂️量如何，哪个区域🚕🏹出了什么问🇨🇭🇲🇪题，严重程度如⛏何"——它们的🙋表现就会令人失望🙄⛪。有兴趣深入了解的🛠读者可通过该👩❤️💋👩↩编号查询👄✅完整论文🎌。AI科学💨家在使用Gemi🚩ni-3-F🏍lash作📮📜为底层语言模型🛳时，平均得🥌分达到30.☦🛢52分，比同条件🕙📏下最强的基💇♂️🌐线系统高出9.🎥🅿92分；使用GL👨👧👧M-5时，平均得🐻🇬🇹分达到33.7🐁🇦🇽3分，比最💁♊强基线🧪✅高出1◼1.15分🥗🇲🇿。
