（来源：上观新闻）
曲线显🏯示，经过中间训练↕的VLM在👩👦👦❓VLA🇻🇬☀微调的最早阶🎥🤵段就已💭🐵经表现出🗾更高的任务🧩⚽成功率，⛄🗒并且随着8️⃣VLA训⛔练的推进，这个优😿🇧🇿势不但没有消失，🛵🇰🇿反而持续扩大🔎😦。在俄语中，🛡它被称🧖♂️为sob🕜🐣achka，意🇾🇹🤦♂️为“小狗”🥤🧘♂️。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👨🔸。
所以，觉😤得Vi🏃♀️🇨🇺be 🇻🇮🐟Coding没🇸🇧💨有商业价值的人🍍，是在🇮🇹🇧🇷用衡量「产品🐐」的标准去衡量🏥🕥「服务」，产品🤘🕋需要留存😹🥰、复购、用户粘🇼🇸🇨🇻性🌆。论文的🧖♂️📝结论直截🇧🇶🐛了当： 现🇸🇭阶段，前🐅🦇沿模型🇬🇸🏇无法准🗞确预测自身的🍗🌾 Toke💏🎷n 用量♈。Claude 🌗Sonnet-👸👨👩👧3.7 和 🧴🙄Son🏀🖇net-4🇱🇹 的预测成本甚至🖥🇹🇦高达任务本身成本🔞的 2 倍以上↪。这就是C端⤴🍕和B端的〰🏳根本区🇧🇿别📗。而且这个🧝♂️低估偏差在不提🥝供示例的情况下更◾加严重🔉。
