（来源：上观新闻）
一个调查数据🚖显示，🍲👞Goo♾️gle 🦴📎AI 搜索新闻的🇨🇮🛋结果，🚲⌛十条就有一条是错✌🐑的⛷🈴。该研究尚未经同🆗行评审⛸。更麻烦的是👨💼，研究者们🐊🇯🇴此前也尝试📅👩🏭过专门把V🇳🇦🏁LM在💥💕"具身🦐场景"（即机器人🇺🇿所处的真实物🔥🛎理环境👎📘类数据）上再做🥚一轮微调，期🍘🇳🇫望让它更〰理解机🖊🇵🇱器人世界🇲🇫——但实验😾证明，这样☂🇰🇿做在V😓LM的理⛈解能力测试上可🇸🇾🅾能有提😨🌷升，却未必能让🚹机器人真正做🐰🇺🇸得更好🙍♂️。
具体实现上，🌑研究团队把VLM🦞模型对每个数📤🍪据样本的内部表示🌎🌱（也就🛢🏳是模型最🛵💫后一层👃🎳的隐藏状态🚲，可以理解🕞为模型对👱该内容🥧🌮的"内心印👇象"）🧝♀️😘提取出来，🇲🇨冻结不🤚🦇动，再在上面接🔌一个非常简单的线🇹🇹性分类层，🤦♂️用VLA训练数🇰🇳🏐据作为正样本、🦌VLM训练🔡数据作为负样🇩🇿🇮🇨本，训练这个🇨🇼分类器区分两类👩数据🇬🇪〽。
三星也在三月上市☪👓新机后全面调价，↩🗃主流机型🇵🇾普涨500元🧪。中国智慧医疗的“👲毛细血管”们，正🗨在一个个细分🗓赛道上解决真👩👩👧问题、创造🎢🇩🇴真价值🚃🎌。研究者让📒同一个 🦎🛸Agent 在◻🇸🇮同一个任务上🌭seo的培训班跑了 4 次🐤⏏，结果发现：🧝♀️ 在不同任务🈴之间，🇹🇫最贵的🥜任务比最便宜📊的任务👩❤️💋👩🏸多烧约 7🗿🚘00 万个 To🏭ken👉🏸（Fi🤗🔯gur🚆👲e 2a） 🥗🏮在同一模型、同🧚♂️💔一任务🦎🐩的多次运行🤵🚹中，最贵的一次👼大约是最便👩🎤🇸🇾宜的一次的🤩 2 倍（🥃🎨Figu🚶🎼re 2b） 而🚑📃如果跨模型对比同⛅一个任务，最高🦛消耗和最低消耗🤶🚐之间可以相差高达🦟🍛 30 倍🛤🍄 最后一👨🔧⏩个数字尤其值得关🇮🇷注：这🇧🇻意味着🌬🐼，选对模型和⏸🍨选错模型之间的成😌本差距，不是👿🇦🇫“贵一点”，而👶是“贵出一个💄数量级”👋🍂。
