（来源：上观新闻）
这部分👨✈️继承自V3.2的🏃♀️🌗DSA🕴。视觉模块“看到”👢的丰富空间信息🙏，传到动作模块🇬🇧时，往往😂只剩一个🧥👨🎤模糊的摘👨🍳🌃要🇾🇪。而这，正是具身智🎛🧔能这几年开始📐🐭在尝试的事情😾🚡。结果表明，在 👱♀️KADID-🌓🚐10k 上，🍃基于 PANDA🖥 分数的排名👨🚒准确率达到🇲🇶🚿78.83%，基💗🏷于比较关系的排💈名准确率达到7🏺🇹🇫6.90🗼%，超过了同👨🎤类开源多👨👩👧🤸♀️模态模型（如 m🍈3️⃣PLU🇸🇯G-Owl2 👨🦰的48.5%、L🌸🍅LaVA-1.6👓🕝 的57%、Q-🍶🐑Instruc☯🛥t 的55🔰%）🎆⛱。
但现有主流➡训练方法存🇳🇱在根本性的🀄缺陷，而🚞这篇论文提出的🥂🦀新方法👩✈️🇹🇿，正是为🥠🇼🇸了彻底解🏴决这个问题🦆🇯🇴。每一个专业代理🙋在开始工🚲作时，不是靠"回📒🤮忆上一轮对话说了🔄什么"，🇹🇲🇹🇭而是先看一🔪7️⃣眼整个🤴📽工作区的目录👧索引（一个🔗🚍轻量的🤥"地图"🇿🇲🃏），然后👩🚀按需读取与自己🇸🇹任务相关的文😄🐢件，完成工作后❓再把结果🛍🌤写回对应文件🕴。
