（来源：上观新闻）
回到文🌽章开头那🇧🇬只“倒戈”的机器🖋🚁狗📌。一个有意思的反⛰💨直觉发现：蒸馏🇧🇼⛸后的 🇸🇬🇩🇴ViT-S/B🅿😪 小模型在注意力🎯🇶🇦定位上反而比🐇🤩 ViT-L 旗👊📞舰更精准❓🧱。比如一个🔂🍌企业只做中国市🇳🇵📀场，那它在🚷🎮中国激烈竞争、利⚾🤥润下降的📠🦵时候，就会被逼✊到墙角🧚♀️。
在BADAS⏯-2.0 论文🏁🌽中作者把这种👨✈️🥗一区二区三区四区视频范式称为ego-🍟centri🕢🎾c incid🦂ent ant💔🥦icip🇱🇦atio⚛👨👨👦👦n，和 DAD/😡DADA🍵-20🇦🇩🏷00/DoT🕓A 等学术基🏄♀️👩🔬准相比，它只关🚖心自车🇧🇱一区二区三区四区视频相关的事件🍈🌻，这样🎒可以把现实部署🏋️♀️🏷中 40–9🌯🖼2% 🍂的"他车事故误👩👧👧报"过滤掉🐌。
