（来源：上观新闻）
第三种替🐌代方案是V🍖LA条🍝🚂件困惑度：先把🎺VLM在文本↗🇦🇨形式的VLA数🌰据上微🇲🇴🇭🇲调一遍👩💼，然后用这个微🇰🇳1️⃣调后的🇯🇴🌪模型对🧔候选V🚂💆LM样本评估🌇困惑度（困惑🐶度可以理解😎为模型对👨⚖️这段内容的"意外⬜程度"，越低说👩❤️💋👩明越符🇸🇮合模型预期），困👎👨🚀惑度越🚐低的样本优先🔌入选📣。虎鲸、白鲸和宽🇸🇿吻海豚🏷🎦在池底休息😉的情景｜🐿图片来源：Na🇪🇷tion🈳🥴al Libra⛹ry 🙋of Me🇱🇨📝dicine👩☮（Unit🇦🇼ed St👝📞ates）🏋️♀️ 两个系🃏统面对的约🚹束条件是同一📥5️⃣组：即时😌处理能力有📉限，但历🌃🔆史经验无限膨胀🏏。
在西班牙语键盘🉐💤上，是 Alt 🤴🇨🇳Gr + 2🚨🐭。第一笔，🖲🐁是增长账：免费换⚙🇯🇪规模的边际🗾🍨效益，差不多走到👱♀️头了🧫🇦🇲。如果只选💮🇧🇸一个身份定🐍义自己，你会🇵🇳选什么？ 刘耕🕵🕵：幻想😘🔯家🌀🌝。
这种情况类👣🍼似于给一位棋手更👯长的读秒时🦵间去推演后续🇭🇺🇩🇪的棋局，时📙🏓间越充裕，他走🔩💽出的棋🇦🇽👏步就越发精妙🔉。但海外和国内🛬🇵🇦不一样💺🌮。LLaVA-I🇪🇦nstru🇵🇱ct-6👩🎤🌺65k🧘♀️🇹🇿贡献了🤔20.2🛎%，RoboP🌱oint⛩贡献了19🇦🇬👩👧👦.9%，R🇧🇩efSpati🎧al贡献了14.🇨🇭🇨🇵7%，R🚪🤴obo2VLM贡🇲🇨献了9.2%，C🚓🎙C-12M贡献了📌👉3.7%，而E🧺❣mbSpa🧷👊tial-Be🌈🇨🇽nch和VCR则🕔🐑几乎被完全淘汰（🗺👨🚒分别仅占🐗🧯0.1🌋%和0.♌0%）🎒🐶。
