（来源：上观新闻）
这验证了一个🇩🇴🚯直觉：大多💇♂️数VLM训练9️⃣🌳数据的🇹🇯"口味"，和机🇳🇫器人任务需要👓的"口味"🧙♂️，根本不🇹🇲🆒是一回事🍉。为了防止🌀🇧🇬过拟合，😠✊训练在验证集🚐准确率达到9🍲3️⃣0%时就😬😞提前停止，🔀📹整个训🗃🌒练过程👩✈️通常在🌆🏭75到10🇦🇷0步内完成☸。在LIBERO上💛，54.2%🗻的成功率超🌽越了K👐💑osMos🉑📪-2（55.0🇸🇯%除外👠🇷🇺的大多👨⚕️➕数基线）和多🆘😨个Paligem🌨ma系🧻列模型🛃🤥。
Anthr💆♂️🙎♂️opic 的拒绝😴🎧不仅没有拖🇲🇩慢美国军🤷♂️📌方的脚步，😞🚖反而让更多 AI⌨ 竞争对手拿到了🏧入场券🚏。也就是说，让它😽🥭们先“估个价”，⏬💈比直接干活🚻💣还贵🕷。行业预计今年的🧬全球机🔥器人保有量🔇♋将爬坡到🇬🇱5万至🤠↔10万台的👽🐭量级🤹♀️👸。
