這項由中科院自動化研究所趙宏博、王萌等研究人員領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年1月的arXiv預(yù)印本平臺，論文編號為arXiv:2512.15649v1。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。

當(dāng)我們用手機拍下一篇長文檔準(zhǔn)備讓AI幫忙總結(jié)時，你有沒有想過一個問題：AI真的能像人類一樣理解這些密密麻麻的文字內(nèi)容嗎？還是只是在表面上"讀取"文字，卻無法真正把握其中的邏輯關(guān)聯(lián)？

這個看似簡單的疑問，其實觸及了當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個重要難題。近年來，為了讓AI處理越來越長的文檔內(nèi)容，科學(xué)家們想出了一個巧妙的辦法：把冗長的文字轉(zhuǎn)換成圖片的形式，就像把一本厚厚的書壓縮成幾張照片一樣。這種被稱為"視覺文本壓縮"的技術(shù)，能夠?qū)⒃拘枰罅坑嬎阗Y源的長文檔處理變得高效許多。

然而，壓縮雖然解決了效率問題，但也帶來了新的疑慮。就好比你把一幅復(fù)雜的地圖縮小到郵票大小，雖然節(jié)省了空間，但還能清楚地看到每條街道和路標(biāo)嗎？中科院的研究團隊正是懷著這樣的疑問，決定對這種新興技術(shù)進行一次全面的"體檢"。

他們的發(fā)現(xiàn)可能會讓許多人感到意外。盡管現(xiàn)在的AI視覺模型在識別圖片中的文字方面表現(xiàn)得相當(dāng)出色，但當(dāng)需要理解文檔的深層含義、建立信息之間的關(guān)聯(lián)時，這些模型卻表現(xiàn)得力不從心。這就像一個人雖然能夠準(zhǔn)確地朗讀出報紙上的每個字，卻無法理解新聞報道之間的前因后果關(guān)系一樣。

為了驗證這一發(fā)現(xiàn)，研究團隊設(shè)計了一套名為VTCBench的測試系統(tǒng)，專門用來評估AI在視覺文本壓縮環(huán)境下的理解能力。這套測試就像給AI安排了一場綜合性的閱讀理解考試，不僅要測試基礎(chǔ)的文字識別能力，還要考察復(fù)雜的邏輯推理和長期記憶保持能力。

一、看得清楚不等于理解透徹

當(dāng)我們談?wù)揂I的文檔理解能力時，最容易被表面現(xiàn)象所迷惑。就像判斷一個人是否真正掌握了一門外語，不能僅僅看他能否準(zhǔn)確發(fā)音，還要看他能否流利地進行深度對話。

在視覺文本壓縮的世界里，情況也是如此。研究團隊發(fā)現(xiàn)，目前市面上的主流AI視覺模型，包括那些備受矚目的大型模型，在處理壓縮后的文本圖像時都表現(xiàn)出了一個共同特點：它們在基礎(chǔ)的文字識別任務(wù)上表現(xiàn)相當(dāng)不錯，就像一個認(rèn)真的學(xué)生能夠準(zhǔn)確地抄寫黑板上的內(nèi)容。

然而，當(dāng)任務(wù)變得復(fù)雜起來時，問題就暴露出來了。研究人員設(shè)計了三種不同難度的測試場景。第一種是簡單的信息檢索，就像在一本書中找到某個特定的電話號碼；第二種是關(guān)聯(lián)性推理，需要AI把散布在文檔各處的信息串聯(lián)起來得出結(jié)論；第三種是長期記憶測試，要求AI在處理很長的對話記錄時保持對整個對話脈絡(luò)的把握。

結(jié)果顯示，在第一種簡單檢索任務(wù)中，多數(shù)AI模型都能交出不錯的成績單，準(zhǔn)確率通常能達到80%以上。但是當(dāng)面對需要關(guān)聯(lián)推理的任務(wù)時，同樣這些模型的表現(xiàn)就急轉(zhuǎn)直下，準(zhǔn)確率往往跌落到30%甚至更低。這種巨大的性能落差，就像一個人在單獨記憶詞匯時表現(xiàn)優(yōu)異，但在理解復(fù)雜句子含義時卻屢屢出錯。

更令人意外的是，即使是那些參數(shù)規(guī)模龐大、被寄予厚望的頂級模型，在面對視覺文本壓縮環(huán)境下的復(fù)雜理解任務(wù)時，也顯得捉襟見肘。這一發(fā)現(xiàn)提醒我們，模型的規(guī)模大小并不能直接等同于理解能力的高低，就像一個擁有海量圖書的圖書館，如果缺乏有效的檢索和關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，讀者仍然難以找到真正需要的知識。

二、信息密度的雙刃劍效應(yīng)

視覺文本壓縮技術(shù)的初衷是好的，它試圖用更少的空間承載更多的信息。這種做法可以類比為把一棟大房子的所有家具都搬到一間小公寓里——雖然節(jié)省了空間，但居住的舒適度可能會大打折扣。

在數(shù)字世界中，這種壓縮過程通常能夠?qū)崿F(xiàn)3倍到20倍的空間節(jié)約，聽起來確實令人印象深刻。然而，研究團隊通過大量實驗發(fā)現(xiàn)，這種高密度的信息存儲方式給AI的理解過程帶來了意想不到的挑戰(zhàn)。

首先是"迷失在中間"的現(xiàn)象。當(dāng)文檔被壓縮成圖像后，AI模型在處理信息時表現(xiàn)出明顯的位置偏好——它們更容易理解位于圖像開頭和結(jié)尾的內(nèi)容，而對于位置處于中間部分的信息，理解準(zhǔn)確率會顯著下降。這就像人們在閱讀一篇很長的文章時，往往對開頭和結(jié)尾印象深刻，而對中間部分的內(nèi)容記憶模糊。

這種現(xiàn)象在更長的文檔中表現(xiàn)得尤為突出。當(dāng)研究人員將文檔長度從相對較短的1000個詞匯單位增加到32000個詞匯單位時，AI模型對中間位置信息的理解準(zhǔn)確率從原本的40%左右急劇下降到幾乎接近零的水平。這意味著在處理真正的長文檔時，大量寶貴的信息實際上對AI來說是"隱形"的。

其次是字體大小對理解能力的意外影響。在日常生活中，我們可能認(rèn)為字體大小只是影響閱讀舒適度的因素，但在AI的世界里，這個看似微不足道的細(xì)節(jié)卻能顯著影響理解效果。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)為了追求更高的壓縮比而使用更小的字體時，即使AI仍然能夠識別出文字內(nèi)容，但其理解這些內(nèi)容之間邏輯關(guān)系的能力會明顯下降。

這種現(xiàn)象可以用觀看電影的體驗來類比。當(dāng)你在手機的小屏幕上觀看一部電影時，雖然能夠看清畫面中的人物和對話，但要理解復(fù)雜的情節(jié)發(fā)展和人物關(guān)系就變得困難許多。同樣的道理，AI在處理高度壓縮的文本圖像時，雖然能夠"看到"所有的文字，但要建立這些文字之間的深層聯(lián)系卻變得異常困難。

三、三重測試揭示AI的真實水平

為了全面評估AI在視覺文本壓縮環(huán)境下的表現(xiàn)，研究團隊設(shè)計了一套三重測試體系，每一重都針對不同層次的理解能力。這種設(shè)計思路類似于駕照考試，不僅要測試基礎(chǔ)的交通規(guī)則知識，還要考察實際的駕駛技能和復(fù)雜路況的應(yīng)對能力。

第一重測試專注于基礎(chǔ)的信息檢索能力。在這個環(huán)節(jié)中，AI需要在大量文本信息中準(zhǔn)確找到特定的內(nèi)容，就像在一本厚厚的電話簿中找到某個人的聯(lián)系方式。研究人員故意在文檔中埋入一些"針"（關(guān)鍵信息），然后讓AI在"干草堆"（大量無關(guān)文本）中把它們找出來。令人欣慰的是，大多數(shù)AI模型在這個基礎(chǔ)測試中表現(xiàn)得相當(dāng)不錯，準(zhǔn)確率通常能夠維持在一個可接受的水平。

然而，第二重測試就要求更高了。這一環(huán)節(jié)考察的是關(guān)聯(lián)性推理能力，AI不僅要找到信息，還要理解不同信息之間的內(nèi)在聯(lián)系。比如，文檔中可能會提到"小王是素食主義者"，然后在另一個地方詢問"誰不能吃魚"。要正確回答這個問題，AI必須理解素食主義與不吃魚之間的邏輯關(guān)系。

在這個更具挑戰(zhàn)性的測試中，AI模型的表現(xiàn)就開始分化了。一些較為先進的模型仍能保持相對穩(wěn)定的表現(xiàn)，但大多數(shù)模型的準(zhǔn)確率出現(xiàn)了明顯下滑。最讓研究人員意外的是，一些原本在文本處理方面表現(xiàn)優(yōu)異的新型模型，在面對這種關(guān)聯(lián)推理任務(wù)時，竟然表現(xiàn)出了某種"拒絕回答"的傾向。它們似乎過于謹(jǐn)慎，當(dāng)無法在文檔中找到直接對應(yīng)的答案時，就選擇了回避，而不是嘗試進行邏輯推理。

第三重測試則是最具挑戰(zhàn)性的長期記憶保持測試。在這個環(huán)節(jié)中，AI需要處理非常長的對話記錄，并在整個對話過程中保持對關(guān)鍵信息的記憶。這就像要求一個人在聽完一個小時的演講后，仍能準(zhǔn)確回答關(guān)于演講開始階段內(nèi)容的詳細(xì)問題。

在長期記憶測試中，不同模型之間的差異變得更加明顯。一些專門針對長文本處理進行過優(yōu)化的模型展現(xiàn)出了相對較好的穩(wěn)定性，但即便是這些模型，當(dāng)面對真正長篇的內(nèi)容時，也會出現(xiàn)明顯的性能衰減。更重要的是，研究發(fā)現(xiàn)視覺文本壓縮這種處理方式本身就會對長期記憶能力產(chǎn)生負(fù)面影響，即使是那些在純文本環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)異的模型，一旦轉(zhuǎn)到壓縮圖像環(huán)境中，記憶保持能力也會受到不同程度的沖擊。

四、現(xiàn)實世界的復(fù)雜性挑戰(zhàn)

實驗室條件下的測試雖然重要，但真實世界往往比實驗環(huán)境復(fù)雜得多。認(rèn)識到這一點，研究團隊又設(shè)計了一套名為VTCBench-Wild的"野外"測試，用來模擬AI在真實應(yīng)用場景中可能遇到的各種視覺變化和挑戰(zhàn)。

在現(xiàn)實生活中，文檔的視覺呈現(xiàn)往往是多樣化的。不同的字體、大小、顏色、行距，以及各種排版風(fēng)格的變化，都可能影響AI的理解效果。這就像人類在閱讀時，雖然能夠適應(yīng)各種不同的書籍排版，但AI模型的這種適應(yīng)能力還遠(yuǎn)未達到人類的水平。

通過在測試中引入這些視覺變化，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個令人擔(dān)憂的現(xiàn)象：即使是微小的視覺變化，也可能對AI的理解能力產(chǎn)生顯著影響。比如，僅僅是改變字體類型，就能讓某些模型的理解準(zhǔn)確率下降10%到20%。這種敏感性表明，目前的AI模型在處理視覺文本時，很大程度上還依賴于特定的視覺模式，而缺乏真正的內(nèi)容理解能力。

更有趣的發(fā)現(xiàn)是，不同AI模型對視覺變化的敏感性存在顯著差異。一些模型表現(xiàn)出了相對較好的魯棒性，能夠在各種視覺條件下保持相對穩(wěn)定的理解效果；而另一些模型則表現(xiàn)得異常敏感，哪怕是最輕微的格式變化也會導(dǎo)致性能急劇下降。

這種差異性揭示了當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展的一個重要特點：不同的技術(shù)路線和訓(xùn)練方法會產(chǎn)生截然不同的模型特性。一些注重視覺處理能力的模型在應(yīng)對格式變化方面表現(xiàn)更好，而另一些專注于文本理解的模型則在內(nèi)容分析方面更有優(yōu)勢，但在視覺適應(yīng)性上可能存在短板。

五、技術(shù)實現(xiàn)的細(xì)節(jié)挑戰(zhàn)

深入分析AI模型在視覺文本壓縮環(huán)境下的表現(xiàn)，研究團隊還發(fā)現(xiàn)了一些技術(shù)層面的有趣現(xiàn)象。這些發(fā)現(xiàn)就像醫(yī)生通過各種檢查手段來診斷病人的健康狀況一樣，幫助我們更好地理解AI模型的內(nèi)在工作機制。

首先是不同模型架構(gòu)對信息處理方式的根本性差異。就像不同品牌的汽車雖然都能開，但發(fā)動機的工作原理可能完全不同，不同的AI模型在處理視覺文本信息時也采用了不同的策略。一些模型采用了類似"先看全局再看細(xì)節(jié)"的處理方式，它們會先對整張圖像進行概覽，然后再逐步深入到具體的文字識別和理解。而另一些模型則采用了"逐塊處理"的策略，將圖像分割成若干小塊，分別進行處理后再整合結(jié)果。

這兩種不同的處理策略在面對視覺文本壓縮任務(wù)時表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)劣差異。采用"先全局后細(xì)節(jié)"策略的模型在處理連貫性文本時表現(xiàn)相對較好，因為它們能夠保持對整體內(nèi)容脈絡(luò)的把握。但這類模型的計算需求往往較高，處理速度相對較慢。相比之下，"逐塊處理"的模型雖然在處理效率上有優(yōu)勢，但在理解需要跨越多個圖像區(qū)域的復(fù)雜邏輯關(guān)系時就顯得力不從心了。

另一個重要發(fā)現(xiàn)涉及信息壓縮比例對理解效果的影響。研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)壓縮比例（即原文本與壓縮后圖像的大小比例）超過某個臨界點時，幾乎所有模型的理解能力都會出現(xiàn)急劇下降。這個現(xiàn)象類似于音頻壓縮，當(dāng)壓縮比例過高時，音質(zhì)就會明顯劣化。在文本壓縮的情況下，雖然文字仍然清晰可見，但模型理解其含義的能力卻會受到嚴(yán)重影響。

研究還發(fā)現(xiàn)，某些專門針對光學(xué)字符識別（OCR）任務(wù)訓(xùn)練的模型，在面對VTC測試時表現(xiàn)出了意外的局限性。這些模型雖然在識別圖像中的文字方面表現(xiàn)優(yōu)異，但在理解文字含義和建立邏輯關(guān)聯(lián)方面卻表現(xiàn)平平。這就像一個只會機械朗讀卻不理解內(nèi)容含義的朗讀者，雖然發(fā)音準(zhǔn)確，但無法把握文章的深層意思。

六、錯誤模式的深度剖析

通過對大量測試結(jié)果的詳細(xì)分析，研究團隊識別出了幾種典型的AI錯誤模式。這些錯誤模式就像疾病的癥狀一樣，能夠幫助我們診斷AI模型在視覺文本理解方面存在的根本問題。

最常見的錯誤類型是"近似匹配錯誤"。當(dāng)AI無法準(zhǔn)確找到所需信息時，它往往會選擇一個看起來相似但實際錯誤的答案。比如，當(dāng)被要求找到"長期項目的特殊編號是2026"時，AI可能會錯誤地返回文檔中出現(xiàn)的"2025"這個數(shù)字，因為這兩個數(shù)字在視覺上相似且都出現(xiàn)在相關(guān)的上下文中。這種錯誤反映出AI在進行精確匹配時缺乏足夠的判別能力。

另一種常見錯誤是"邏輯推理失敗"。即使AI成功找到了所有相關(guān)的信息片段，它也可能無法正確地將這些片段組合起來得出正確的結(jié)論。比如，AI可能能夠識別出"凱蒂是素食主義者"和"這道菜含有魚肉"這兩條信息，但無法推斷出"凱蒂不能吃這道菜"這個結(jié)論。這種錯誤表明AI在邏輯推理方面還存在根本性的局限。

第三種錯誤模式是"拒絕性回答"，這在一些較新的模型中表現(xiàn)得尤為明顯。當(dāng)面對需要進行關(guān)聯(lián)推理的問題時，這些模型經(jīng)常選擇回答"無法找到相關(guān)信息"或"文檔中沒有提到這個內(nèi)容"，而不是嘗試進行推理。這種過度謹(jǐn)慎的行為可能源于模型訓(xùn)練過程中對安全性的強調(diào)，但也反映出模型缺乏進行復(fù)雜推理的信心和能力。

還有一種特別有趣的錯誤模式是"上下文混淆"。在處理長文檔時，AI有時會將不同部分的信息錯誤地組合在一起，產(chǎn)生看似合理但實際錯誤的答案。這就像一個人在閱讀多個不同的新聞報道后，錯誤地將不同事件的細(xì)節(jié)混合在一起，創(chuàng)造出一個虛假的故事。

七、模型間的性能分化現(xiàn)象

通過對十多種不同AI模型的全面測試，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個令人意外的現(xiàn)象：模型的規(guī)模大小與其在視覺文本壓縮環(huán)境下的表現(xiàn)并不完全成正比。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了"越大越強"這一人們對AI模型的普遍認(rèn)知。

在基礎(chǔ)的文字識別任務(wù)中，幾乎所有被測試的模型都表現(xiàn)得相當(dāng)不錯，彼此之間的差異并不明顯。但隨著任務(wù)復(fù)雜度的提升，不同模型之間的性能差異就開始顯現(xiàn)出來。有趣的是，一些相對較小但經(jīng)過特殊優(yōu)化的模型，在某些特定任務(wù)上的表現(xiàn)竟然超過了那些規(guī)模龐大的通用型模型。

特別值得注意的是不同代際模型之間的性能比較。研究人員發(fā)現(xiàn)，一些較新的模型版本在處理視覺文本壓縮任務(wù)時，表現(xiàn)反而不如它們的前代版本。這種退化現(xiàn)象主要表現(xiàn)在關(guān)聯(lián)推理任務(wù)上，新版本模型似乎變得更加"保守"，更傾向于拒絕回答那些需要推理的問題。這一發(fā)現(xiàn)提示我們，AI模型的升級換代并不總是在所有方面都帶來改進，有時可能會在某些特定能力上出現(xiàn)退步。

在處理真實世界的復(fù)雜視覺變化時，不同模型的表現(xiàn)差異更加明顯。一些專門針對多模態(tài)任務(wù)設(shè)計的模型表現(xiàn)出了較好的適應(yīng)性，能夠在各種視覺條件下保持相對穩(wěn)定的理解效果。而另一些主要針對文本處理優(yōu)化的模型，雖然在純文本環(huán)境下表現(xiàn)優(yōu)異，但一旦轉(zhuǎn)換到視覺文本環(huán)境中，性能就會出現(xiàn)明顯下降。

這種性能分化現(xiàn)象還表現(xiàn)在對不同類型內(nèi)容的處理能力上。一些模型在處理技術(shù)性文檔時表現(xiàn)較好，而另一些模型則在處理對話性內(nèi)容時更有優(yōu)勢。這種特化傾向反映了不同模型在訓(xùn)練過程中接觸的數(shù)據(jù)類型和訓(xùn)練目標(biāo)的差異，也提醒我們在選擇和應(yīng)用AI模型時需要考慮具體的應(yīng)用場景和內(nèi)容類型。

八、對未來發(fā)展的啟示

這項研究的發(fā)現(xiàn)對于AI技術(shù)的未來發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。就像醫(yī)學(xué)研究通過診斷疾病來推動治療方法的改進一樣，這項研究通過揭示AI模型在視覺文本理解方面的局限性，為未來的技術(shù)改進指明了方向。

首先，研究結(jié)果表明，簡單地將文本轉(zhuǎn)換為圖像并不能完全解決長文檔處理的問題。雖然這種方法在存儲效率方面確實帶來了顯著改善，但同時也引入了新的理解難題。這提醒我們，在追求技術(shù)效率的同時，不能忽視對核心能力的保護和提升。

其次，研究發(fā)現(xiàn)的"位置偏差"現(xiàn)象為改進AI模型的注意力機制提供了重要線索。目前的模型在處理長序列信息時，往往對開頭和結(jié)尾部分給予更多關(guān)注，而忽視中間部分的內(nèi)容。未來的模型設(shè)計需要專門解決這一問題，開發(fā)更加均勻和有效的注意力分配機制。

研究還強調(diào)了視覺呈現(xiàn)方式對AI理解能力的重要影響。字體大小、顏色對比、排版格式等看似次要的因素，實際上都會對AI的理解效果產(chǎn)生顯著影響。這意味著未來的AI系統(tǒng)不僅需要在算法層面進行優(yōu)化，還需要在輸入處理和格式標(biāo)準(zhǔn)化方面投入更多努力。

另一個重要啟示涉及模型評估方法的改進。傳統(tǒng)的AI評估往往側(cè)重于準(zhǔn)確率等單一指標(biāo)，但這項研究表明，我們需要更加全面和深入的評估體系。僅僅看AI能否正確識別文字是不夠的，還要考察它能否理解文字的含義、建立信息間的關(guān)聯(lián)，以及在復(fù)雜環(huán)境下保持穩(wěn)定的表現(xiàn)。

研究結(jié)果還揭示了專用模型與通用模型之間的權(quán)衡問題。雖然通用模型具有更廣泛的適用性，但在特定任務(wù)上可能不如專門優(yōu)化的模型表現(xiàn)出色。這提示我們在未來的AI發(fā)展中，可能需要在通用性和專業(yè)性之間找到更好的平衡點，或者開發(fā)能夠在不同任務(wù)間靈活切換的自適應(yīng)模型。

說到底，這項研究讓我們看到了AI技術(shù)發(fā)展中的一個重要真相：表面的能力展示并不等同于深層的理解能力。就像一個人能夠流利地背誦詩詞并不意味著真正理解了詩詞的內(nèi)涵一樣，AI能夠準(zhǔn)確識別和處理文本并不自動等同于真正的文本理解。

這一發(fā)現(xiàn)并不意味著視覺文本壓縮技術(shù)是失敗的，相反，它為這一技術(shù)的進一步發(fā)展指明了改進方向。未來的研究需要在保持壓縮效率的同時，專門解決理解能力的問題。這可能需要開發(fā)新的模型架構(gòu)、訓(xùn)練方法，或者采用多模型協(xié)作的方式來彌補單一模型的不足。

對于普通用戶來說，這項研究的意義在于提醒我們在使用AI處理文檔時要保持適當(dāng)?shù)闹?jǐn)慎。雖然AI在很多任務(wù)上表現(xiàn)得令人印象深刻，但在需要深度理解和復(fù)雜推理的場景中，人工審核和驗證仍然是必要的。同時，這也提醒AI技術(shù)提供商需要在產(chǎn)品說明中更加誠實地描述其技術(shù)的能力邊界，避免夸大宣傳給用戶帶來不切實際的期望。

最終，這項研究為我們描繪了一幅AI技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實圖景：我們已經(jīng)在某些方面取得了顯著進步，但在真正的智能理解方面，仍有很長的路要走。這既是挑戰(zhàn)，也是機遇，為未來的技術(shù)創(chuàng)新留下了廣闊的發(fā)展空間。

Q&A

Q1：VTCBench測試系統(tǒng)是什么？

A：VTCBench是中科院研究團隊專門設(shè)計的AI測試系統(tǒng)，用來評估AI模型在視覺文本壓縮環(huán)境下的理解能力。它包含三種不同難度的測試：信息檢索、關(guān)聯(lián)推理和長期記憶，就像給AI安排了一場綜合性的閱讀理解考試，不僅測試基礎(chǔ)識別能力，還考察復(fù)雜的邏輯推理能力。

Q2：為什么AI能識別文字卻不能很好地理解文檔含義？

A：這就像一個人雖然能準(zhǔn)確朗讀報紙上的每個字，卻無法理解新聞之間的關(guān)聯(lián)一樣。研究發(fā)現(xiàn)AI在處理壓縮后的文本圖像時會出現(xiàn)"迷失在中間"現(xiàn)象，更容易理解文檔開頭和結(jié)尾的內(nèi)容，而對中間部分理解困難。同時高密度的信息存儲方式也讓AI難以建立文字之間的深層聯(lián)系。

Q3：視覺文本壓縮技術(shù)還有發(fā)展前景嗎？

A：有前景，但需要改進。雖然研究發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有技術(shù)的局限性，但這并不意味著技術(shù)本身失敗了。相反，這為技術(shù)改進指明了方向。未來需要在保持壓縮效率的同時專門解決理解能力問題，可能需要開發(fā)新的模型架構(gòu)或采用多模型協(xié)作方式來彌補單一模型的不足。