（来源：上观新闻）
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♿。
当时猿辅导的斑马🤓🎩已经是先发者，我🅰们是后发📪。这种将智能📢设备、算法与具体🎊种植需求紧密🥯结合，如同“交🎉🏚钥匙”工程👨👧👦般的农🙌业服务模式，🏑🗽使得“🇲🇰🔋小农户”🐕与“高科技”之间😣👩⚕️的鸿沟并非不可逾👾🔌越😎。第二种🕴替代方案是特征空💒间平均距离👨🎓：对每个候选VL🇵🇱M样本，🔬👨🎤计算它的VLM🍢👟内部表示与🍴所有VL😮A样本内部👮♀️表示之间🎨的平均欧氏距📎💩离，距离越小的样↙🛥本优先入选🍫。海外因为没有那🇩🇯🇱🇰么多现成的供给👐😞。
