（来源：上观新闻）
这个工具的设🚦🇩🇬计思路👩❤️👩，借鉴了👮一个来自🏂统计学🌗和机器学习的经典🏁🏌️♀️结论：如☀果你训练一个分类🍒👭器，让它区分"🍇属于A类"和✊"属于B类3️⃣"的样本，当这个🚶分类器训练☑得足够好时，🛏🥋它给每个样本打🇨🇦的"属于A⤵类的概率"，🏍恰好与这个🙅♂️📉样本在A类*️⃣分布下出现🦹♂️🦉的概率与🐓🎃在B类分布🇬🇷🇩🇿下出现的🇹🇳概率之比成单调关🐼系😣。曲线显示🎧，经过中间训练🍮🚀的VL😷M在VLA微调🍅🇳🇷的最早阶段就🥪🏍已经表现出✖更高的🥧任务成功率🇲🇻sem优化师是做什么的，并且随着V🐸LA训练的🌯推进，这个😿9️⃣优势不但没有🕦🇨🇴消失，🇨🇲反而持🇷🇸续扩大☂。
图片来源：p🕘sem优化师是做什么的ixa👨✈️🥼bay 他在20🥽🤾♀️12年🤼♀️接受史密森尼🇪🇪学会（The🔱 Smi♐thsonian🤼♂️）采访时表🔘示：“我主要🏧是在找一个不常🇵🇳用的符号🇲🇨🏠。一种是 MAP🇧🇪🐃-Elites↩ 算法驱动的方案🤕🤫，按速度、轮径⛔、几何形状🇱🇸🚟三个维度，展🍪🧵示一系列多样🐼化的设计方案🎂。
