（来源：上观新闻）
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♦🐿。GRPO的🕞成功，本质上是🌦🤽♀️这种框架切换的🎾🏡成功，而非多👘🚠采样的必然功劳🔵🛴。而真实👨💻家庭数💕🇹🇰据，才是模型学🛑会在不确☺定环境🧰中生存的关键💹🛢。模型训💀♐练 DeepSe🧰🏄ek-😓V4系列在预🔺🚞训练数据量上实🧛♂️现了翻倍🕶🍤。
研究团🇨🇮队还提出🖖🛀了一个有3️⃣☦趣的未来方向：🤓🧛♂️把失真图作为🤳🌺推理链的中间步🇵🇰领会推广网骤，让模▶🏊型先生成失真图，🔛再基于失真🚽🚄图给出最终的自🗺然语言描述👐💩。Verkor.i⬛🇬🇵o团队表示，👆🗑尽管有所改🧘♀️进，但LLM👤😔（逻辑模型）🔉仍然缺乏人类🤶所拥有的直觉⛄🇳🇫。更令他们难以接👨🏫👭受的是，他们被🖌📏塑造成了品🎻🖊行低劣、形🧗♂️😪象猥琐的🤷♀️🇧🇮反派角色🚫🧠。第三种🇲🇬方法叫合成数据🤽♂️SFT，收🇬🇱⤵集每个能力练习🇸🇳🥌场景的成🕑🇬🇮功轨迹🍱，然后做监督微调❎，结果只有3💕7.8%🕢🌶。
