（来源：上观新闻）
具体来说，他们让💪🍦VLM读🥗取每一个📶数据样本，👨🎨👐提取出模型🥑🇨🇱对这个样本👂的内部理解表🙋🇧🇿示（可以理解为🇧🇳🤸♀️模型对这段内容的🍅🇽🇰"印象"🤸♀️），然后用🇸🇱✒一种叫做最👨👦🐌大均值差异（MM🇲🇻🖥D）的工具来😫🌊量化不同数据集之📭🌘间的分👨🦱☸布距离——距🇧🇾离越大，说明💵🇮🇳两组数据的🎁"世界观"差异⛸😊越大🕠。
一种是 ♠MAP-El🕷⏩ites 算🏌🏄♀️法驱动的方案，按🍲🇪🇭速度、轮🕓☁径、几何形状三个🚐👨✈️维度，🇸🇻展示一系列🔪🕐多样化的设计方案🚴♀️。
。近期，国内手机市🕵️♀️场迎来🗄本年度又一轮新品🙌🚏密集上市热潮🇸🇸🍓，各大品牌👘纷纷推🌾出年度🤲◀旗舰或更🦉🐙新迭代产品🇺🇲👨💼。最反直觉的发现，🌽藏在实验室💪研究里🥙。” 类似🥵案例并非孤例🇧🇶。最离谱的📂🇯🇲一种出错方式找到⌚了正确的🕸🅰来源，但给出相🇧🇳反的答案🇸🇦。
