（来源：上观新闻）
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在Cal🐚🔭vin上，📶中间训🏂练后的1.1B🇵🇪模型以3.🇷🇴🔠714的平均🙅得分超越了Op🇬🇫enVLA（2🐅.548）☁和π0（3.➖🥌509），🐨与1.🇱🇰🏴7B的Ko🇩🇰sMos-2（3🛩🏄.096）、☃🌔2.9B🏢🇳🇵的Pal🚶♀️💆♂️igemma-1👩👩👧👧（3.506🛹🇲🇾）、3🇫🇴🧳.0B的P🌏👏ali🌭😕gemma-2（♉3.406☹🐳）形成显著优♍🛋势，与2.1B的👸🇳🇵Qwen🥬🤽♀️3VL-2B🇪🇦（在全量训练数据🎁下达到4🇲🇿🏍.142）的🇧🇷🇿🇼差距也大幅缩小🇪🇦☦。
更讽刺的😆是——预测🔏🖊本身也要花钱🦎。擎天租的🤓商学院体系💶🛰已逐步延伸至👧全生态视🇱🇧*️⃣角的行🏨业培训🧚♂️🤾♂️。这个20%的比🦹♀️例说明，🍣🥍资本正在为“平台🥳价值”重新定价☕。平台已经意🇹🇭识到，只👅有让更多品牌的机🙅👷♀️器人通过其网络产🐿⏭生价值，平↩台作为行业“调🌫度中心”的估值🇫🇲逻辑才能成📟🇧🇧立🇦🇩。
