（+微:hywyysxs）
帮我生成一份大🌡👨🦳学生《西方艺🚍术史》的期末🇬🇩课程汇报PP🇲🇹T，要🤦♂️👋求排版🇲🇲专业美观🇸🇱😩，适合学术👥演示，重点🍷突出核心结论🤯。这些特点🇳🇦🐫对AI的视觉理🙎🇳🇴解能力提出了极高⛪🏞要求🚱。所以圈📩内有个心照不🈵👘宣的判断🤒🌭：AI PPT不🇹🇳说是个伪👨🎨需求，但至🐯⌨少是被高估的需📆求🇰🇪🙅。只要这些🇬🇬🤢防守者是🗾♦开源的，由于开🤢🧽源模型便宜，▪而且开源模型现🛬🇻🇪在已经非常好，我🌴😚们就可以运🗳行大量开源模型，👩👩👧👦🐇让它们专门💖🤼♀️接受防御训🐷练☝☁。现在看到一🇧🇩🔟个 A🇷🇴🛅I 能完全😓📄自己写一个程序，🐛就说“完了😧🧛♀️怎么怀孕视频过程视频，软件工程岗🚷位没了”🦸♂️，这完全没💡有道理🇲🇹。
另一方🦖👆面，涨价😵👩🔬周期后很多品类都⏪会有产业🇦🇽结构重塑🇭🇷的机会，艰👭难的外部环境🌐一定会倒逼很多😧创新，这也是产品🇬🇺和产业创新的机会👧🔀。如果 C🛡🏃PO 的成本优势🦡不够明显，客💨⛱户可能会推迟采购🆚。与那些🚣👨👩👧👦需要维持🤸♂️大量文字🌹生成能力的"🔜🦐解码器优先💤😒"架构相比，♨这种分工合作😢🗡的结构把有限😥的参数用在了刀🏍🇬🇹刃上：编码😴部分专心做⤴☮视觉语言融合🦗🔟，解码🇲🇦部分只做一🤽♂️🔽件事——精准0️⃣地预测坐标，🇿🇲🎭不需要对话、🦁🇰🇿不需要🇲🇼讲故事、不需要写🍩诗，只需要说"目🇧🇷🇱🇰标在屏幕横坐标5🇷🇴🐸00、纵坐标8☕0的位置"🦟。比谁的⛔参数多，比☑谁跑分高📢🚵♀️。在η=0.0🇵🇾2时，MAT👨🎓H得27.👴5%，MMLU🇦🇮得48.5%，🦹♀️🇪🇭MMMLU得3🆙9.0%；而所👇🕶有剪枝对照☂方法在这个更严✂格设定下几乎全🦟💽军覆没，W🇨🇳🏹anda方法三个⏫基准全部得🌂0分🥀。
