（来源：上观新闻）
研究人员通常有🇮🇪🚘两种选择♾️：要么给A🎇👩🏭I看大量来自🤣各种场🇹🇹🍜景的训练数🥧据，希望🇲🇩🇦🇱它能从中"悟"📳🥉出各种技能👄🏘；要么直接在🏢目标场景💓里训练A👈🇸🇧I，让它从🚵最终的成功或失败🇸🇯中学习🏪🔁。在它之📸后，还会有更多来🎎自动易科🍧🖖技这类公司的3️⃣机器人💳🐏，走进我们的🇮🇳日常，走到💢我们身边😔。
这两个基🍟👀线的结果表明，😜🚬单靠 DINO🥓v2 的🛬预训练特征是远🕒远不够👷♀️的，PAND✨A 中👨👦专门设计的退化⚫解码器对最终性能⚰🐂的提升至关重要🎧。当预测越来越💰准确时，🔡AI训练的稳🇹🇨💪定性也随之提升📎🏌——因🚡为一个好的基👣准让AI能更↔🐔清楚地区分"📘🤼♀️这次是真的🆙🔡进步了"还🇧🇾🇸🇽是"只是运气好🧱🌫"🕑。
