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(来源:上观新闻)
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研究团队将用I🇷🇺🏋️♀️nter🧛♀️🇸🇪nVL🇹🇰3.5-1B特征🌰空间筛🏸🔴选出的精选数👩✈️据,直接用于对架🍹⭕构不同的Qwen👩🚀🇮🇪3VL-2B进行🙅中间训练,结果在🥈🔢Cal🌓vin、S📀impl👨erEn7️⃣v和LIB🕌↗ERO三个🇸🇽🎂基准上均👈🚴有提升👨👩👦👦👅。从数据集层🏄♀️🎦面看,Re▪fSpatia🚚✂l(专注🇺🇸于空间指代推理🍞的数据集)获得了💈最高的平均分💆⏲,而VC🙈🇰🇮R(视觉常识推理🔍数据集,主要涉👨🏫及对图片中🛸🇲🇷人物行为意图的理🏺🚉解)获得🇺🇸🥊了最低的平均分👵🗒。在德语键盘上🚍♍,它是🇵🇹🚸 Alt🐨💚 Gr +🧔🐲 Q⏩🇸🇳。换句话说,♏💑在机器人任务😃上真正重要的模🦇型能力改进,并📂💢不必然⏏🕤反映在训练损😃失的变化上,这也🇦🇱解释了为什🇲🇰么单纯📱在具身场景数🐻据上微调V🥊LM(那样做🔂👏同样会降低训练损🇪🇬🗞失)却未🆘必能改善机🇮🇲🚬器人任务表现🤱。