（+微:hywyysxs）
Photo🇨🇳nic🦕🇹🇿s 产🙇♀️🔆业过去🇫🇴🇬🇫几十年一直是小🌫🗳而散的状态👨🦳。邻近性估⬅🗳计器的有效🍽💽性依赖于VL🧘♂️🇪🇪A训练数据作为🔪"靶点☂⏺"，如果目标领😴🏛域的数据本身很稀🇨🇷🌛缺，这套方👩🦰🎨法的可行性就需🐛要重新评估➗🌹。
从数据集层面看，💕RefSpat🇲🇽🕟ial（专注于空🛶间指代🍳🔗推理的数据集）获🚪得了最高的平🌚🛄均分，而VCR（🇦🇽视觉常识推理😘🏝数据集🛹🧲，主要涉及对图📕片中人物👩🚀行为意图的👳♀️理解）获得了最低👒👁️🗨️的平均分🔐。至于剩下🚊🇦🇩的零头，则由🐸🇭🇰散热系统、🇧🇴复杂线束及各类配👾套连接📒件所消化，共同支📜撑起这台🐖🇲🇲复杂机电系统的物🇵🇾🇨🇲理运转👩🎓。
