（来源：上观新闻）
斯坦福大学🇨🇽🇸🇽教授李👨🌾⛱狠狠色狠狠色综合网老飞飞创建💘😨的Im〽ageNet是一🇹🇯🚵个巨大的图像数🕔据库，极大推动了💷👩👧AI的图像识别🔸👠。关于如🥉⬛何选择最☹佳注意力头，🔹🇭🇰实验发现随机🎱👽选一个注👩👧🕐意力头只能把🤕准确率从42.3🦵%提升到44.🥰1%，把👕所有注意力头😒平均之后💟准确率👱♀️反而更🇬🇼低（43.0%）💐，而按照🕴NUMINA🇱🇨💔设计的评分🌎🇧🇫准则选出最佳💃单个头，准确率能◀提升到🍐🍳49.7%👯♂️。*注：文中题图来👯自易景Ⓜ🏕科技官💓💷网🔑。
然后，给每🇵🇪个函数写🥡🤨一份精⛅确的形式🎠🎷化规约🏄（Forma⏯l Spe📀cifi⏭🏆cation🎓🇳🇬），即一份用数🧯🍆学语言写成的“🌄☺说明书”，🏰说明执🇦🇷↩行函数👨👨👧👦前程序状态需要✈🛢满足什么条🎪🌓件（前置条件🇧🇳🐩），执行后🌘函数保证👨🎨输出什么样的🍔结果（后置条件🇧🇶）🏃♀️。CLIP分🍷数方面🥵🛤，NUMINA🦉也带来了提3️⃣升，尤其在1.3📸B模型上从33.👨🦲9上升到🗻35.6，说♈明正确的物体布🇸🇰局不只是让数字对🍚了，也让整个画🧨😹面与文⚱👩🏭字描述更加贴🍏🇧🇯合🤥。
