（来源：上观新闻）
不是造一🔷🇸🇭个更强的机器🧘♀️人，而🤡🏉是给机器人一个👞🧩真正能理😹解世界的大📳脑👨👩👧👦。Q2：PANDA💉模型和🙁🔂GPT🔩-4o这🍪🌈类大模型相比有什↗么优势？🇬🇶 A：PAND☢👆A的参数量🚌👐只有0💊.028亿，🉐🐷处理一对🇸🇨⬆图片仅需3.🦌53秒；而GP🇹🇨T-4o等大模◾👆型参数量达🇳🇮🇵🇦数百亿🐍👨👩👧甚至更多🇵🇫🧥，且在区域4️⃣🇰🇲级质量比🛰较任务上准🇻🇮🌱确率仅26➿🚀%，接近🇧🇦🐥随机猜测的20%🐌。
前三个头使用交叉🇳🇺🇩🇪熵损失函数（适合😢🇳🇵分类任务），第四🦘个头使用L1👨🎨🥖损失函数（适合🧩👒数值回归任务）⏰。汇博机🇳🇿器人选择投入巨大🚭的“全⏩栈自研”模式，🎨🇬🇲并非出于🔗👩✈️对艰难路径的偏🛅🇬🇫好，而是基🇲🇰🚴于董事长成锐🇯🇴对产业趋势的判断🍭。研究团队😑还观察到♑🈺一个有趣的现象💣：价值模型的☘预测值整☢体呈现"保守"🔷的特点，倾向于预🇵🇾测在0.6到0.🇩🇴7之间，而不是🖤🔰极端的0或🚻1🌕。
