（来源：上观新闻）
对1M 🤦♂️token的序👩🚒列，原🧗♀️本需要at4️⃣👋tend 1M个🕒❓token♊，现在只需要at🛃tend 10🔇👉24个压🇯🇵☪缩块🗡🚱。未来三年，✔具身智能👌研究院聚焦两🤔🧞♂️件事：第一，🇰🇭补足具身智🎖能产业链短🎲👣板，虽然🇵🇲汇博机器人能自研🇿🇦🇭🇲关节，但具身➡智能还需要极高🚓🚠精度的灵🍮👍巧手、执行器、触🦸♀️🏩觉传感器等🍍。
而SP💹🛸PO仅使用单个👩👩👦👦样本，综合平均分🍣👩👧👦达到了48🏢🇸🇦.06，超*️⃣过了GRPO👟🇧🇾。百万to🌻ken不是一个新🇻🇺的能力，是同一个💣💬上下文窗口被压到🇮🇶可以承担的成🇬🇧🇲🇷本🇮🇹📩。
“硬件已经到位🌠了，但🥬🏆大脑没😊有跟上👜。PANDA 👧🤓模型的参数量🌂🏄♀️仅为0.🌥028亿，处理🍩一对包含🖊🇬🇪14个区域的🏀🦒图片对只需🇪🇺🇼🇸要3.53🏑秒，而相比之下🏴☠️，同类开源多模态🎳模型（如 Q-😖🦄Ins🇸🇬🐏ight）处理📱同样的任务需要2🇨🇷74秒🍠🧨，参数量🇬🇪更是高达7🚿0亿🥔🇲🇬。
