（来源：上观新闻）
曲线显示🏀，经过中💚🧕间训练的V🐊LM在🇹🇯VLA🇮🇷微调的最🏙🙇♀️早阶段🇯🇪♑就已经表🎴🔁现出更高的任务🐳🔷成功率，并且🔲随着VLA训练的👨⚖️推进，这个🐑优势不但👦没有消🕦失，反而持续扩大⏏。真正的长🦟🌊期记忆存放在「新🧭🌼皮层」🚅🌼，容量大但写入慢🎭。以前没人管，服❄✡务成本太高，现⛵在Vibe C🌒odi⚓🇬🇭ng把这🎮🇪🇦个成本打到了接近↔🚬零，一句话，🇨🇻♒30秒，一个🥉只为你一个人🍆🛶的问题而存🐂🇧🇯在的小工⬅😇具就出来🐨⚜了💈🐼。
发现三：🧮➰模型之间“能效比🇨🇵”天差地别👤🥽——GP✍🐦T-5 〰🥾最省，有的模型🏢多烧 150 万🍼👷 Token↙ 论文🐐💢在业界标准的 🚞SWE✉-bench🇰🇿 Verifie📑🐋d（50🚘🇺🇳0 个👨👩👦👦🔆真实 Git😕⛺Hub Is🙏sue）上，测试🚐了 8👨👧👦 个前沿💶🧹大模型的 🏚Agen🐰🧢t 表现3️⃣。
