（来源：上观新闻）
这个发现至关重🤒要，它意🇧🇴🎽味着：与👩👩👦其抛弃所有VLM🇲🇸数据重来🧚♂️⚗，不如在V🐧LM那🦖片广阔⚡的数据大🥣陆上，精准地挑选🏇出那些与机器人🇨🇵📦世界更🇿🇲接近的"🔞😝边境地带"样本🚏😇，用它们来💭做针对👨👧☪性的过渡训练🌫。当人们把一🏊♀️🙅♂️个通用AI系统🏀改造为某🐭🎈个垂直⛹️♀️领域的专家系统时👨⚖️——无论是医疗诊🇯🇵4️⃣断、工业检🏩🇹🇫测还是自动驾🔒驶——"🕕🍀如何让通用大脑向🚵👨👩👧👦专业领域🎙🥰平稳过😺渡"都是同🛃一类问题🈚。论文发现了🚯一个“倒 U 型🤥”曲线： 💟🐢成本水平准😬🥅确率趋势低成本⛴🏳准确率较低🌱👨🦲（可能投入🇫🇲🤪不够）中🙍等成本准确率往🎥🇸🇷往最高高成本🍷🦎准确率不升反🥾降，进入"饱🧑🌯和区间" 为🇩🇬什么会这样？论文🦃⛱通过分析 A🇧🇲gent 🔂😢的具体操作给出👯了答案🇼🇸—— 高成💳本的运🔇🎪行中，Agent😻🖋 大量时间花在了🐼“重复🐮劳动”上📥🦠。
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