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邻近性估计器的🍥有效性依赖于👈🇴🇲VLA🦋🕖训练数据作🗺为"靶点",💪如果目🎁标领域的数据本身🐮很稀缺,🚝🇱🇨这套方法🇧🇲的可行性就需要重🤥😻新评估✡🇮🇱。在Calv🚑in上,中间🥽🇿🇦训练后❇🚳的1.1B模型🕡以3.714☹的平均🥗😲得分超越了Op🇨🇮♠seo公司哪家好enVLA(☂👨👧👦2.54🇷🇼8)和🇦🇩🤯π0(3🖲.509),与1🐋🚽.7B的Kos🇫🇮⬛Mos-🥺2(3.👩🔬👣096)、2🧲🗻.9B🇲🇳🐇的Pali🦑🦉gemma-1(🔟🇨🇵3.506)🐠、3.0B的Pa🛋👨🎓ligemm💭a-2🛣💦(3.406⚜)形成显著优势🧁,与2🎿.1B的👨🚀Qwen3VL🕉-2B(在全🤹♀️量训练数据下🥢🎊达到4.🎃142)的差🎬距也大幅缩小🇨🇬😻。