（来源：上观新闻）
在Calvi👨🎤🍽n上，中间✒📟训练后的1🧝♂️.1B模型以😛⤴3.71🇦🇮🚲4的平均得分👩👩👦🇪🇸超越了Ope⏲↘nVLA🎻👷♀️（2.🈹💂548）和π0（🙆3.509🕴），与1.7B📭的Kos®beautitul的中文Mos-🦁😕2（3.096🦕）、2🇬🇾beautitul的中文.9B的Pa🍂ligemma🛁-1（3.😢506）、🚻🦒3.0B💦的Palige🕋mma⬅-2（3.406🇲🇳）形成💛显著优🇫🇰👨👩👧势，与2.1B🥼的Qw🚵♀️en3VL🤓🕯-2B（在全量🏳训练数据下达🕧到4.142👶🙌）的差距也大🇵🇱幅缩小🧙♀️🕊。
不过 A🇨🇭beautitul的中文nthr🏦🔠opic 拒绝🚎⛱接受五角大🈹🥖楼任何合🧑法用途的条款，其🚦担心这会让自己的🏚🚡技术被用于美国💳大规模国内监🔪控或者👩👩👧完全自主的📆致命武🇨🇽⚪器系统💁♂️🕗。其一，邻近性估🚣♀️计器完全♍🐶建立在冻🚴♀️结的V🇱🇾LM特征🕺之上，无需对🤷♀️💊VLM本身做🍴🚚任何改动，计➡🕘算代价极低🤕🏅。目前，几乎所🚴♀️🌽beautitul的中文有主流 🇯🇴🦄Agent 😇框架都缺乏这🇨🇨☦种机制🚵🕛。一种是🌇 MAP🇬🇸-Elit👊es 算🐌✍法驱动🇲🇪👩⚖️的方案，按速🇰🇮🇰🇲度、轮径💣🥳beautitul的中文、几何形状三个🙃维度，展😸示一系列多样🛏🕷化的设计方案🙀🗣。
