（来源：上观新闻）
B端是替代，原🦟🐲来有人做，AI🏹把成本压下来了；📛🇨🇮C端这些非标性🥗需求，🇫🇲从来没被服🇳🇫务过，连被替代🇸🇯🙄的对象都没👣🇮🇳有🌤♿。--- Q&🇦🇨☮A Q🚐1：Emb🗜🇦🇼odied🥔Midtrain🥋🍍和普通🔂的机器🥜人VLM🐂🎮微调有什🇻🇮么区别？ 🇧🇮⬜A：普🚗通微调通常🔫🔢是直接👶在机器人场景🏄💁数据上继续训练🍸VLM，但实🅿🇬🇩验表明这种做法🐓在VLM理🕌🤵解能力测🕳⏪试上可能有提🧔升，却未必改7️⃣善机器人👩❤️👩实际操作表现🍯。
” 在技术💿♠创新上，中📣达福瑞还推🍾出了将2😰🐡个、3个甚🈯至5个功能集💯成在一🚉🦹♂️把器械上的产品3️⃣🍬。图丨感存算集成智🇧🇧能感知芯片🇱🇨的照片及显微🇬🇸🥪镜图片（来🥰源：受访者） 🇸🇷研究团🍦队用 10🧵×10 的二🇲🇾2️⃣极管阵列🎺🎏进行了应用展示🇷🇸😯，在 🥢FMNIST 🏷😡图像识🇪🇪别任务中，🤐经过原位去噪后👨🦱🌊的识别准确率👟从不足 6🛩🛌0% 提🍛升到了超🚕🏜过 95%🇪🇬📏。
Figu💐re 11👚🇰🇵 的散👩👧⛰点图中，🛋几乎所有数据点🕒💁都落在🇲🇷“完美预测线”的🔹下方——模型觉得🕐自己“花不👩👩👦了那么多”，👨🌾实际上花➿了更多🇲🇿🇳🇨。或许，🤦♂️🇱🇺一个从不🤺睡觉的 AI，🇧🇷↔不是更强的 🇦🇲💮AI💮。当时猿辅导的斑马🦢🇸🇪已经是先🇨🇻发者，🦅我们是后发🤓。*头图来源：视🚪觉中国 本文为🌪⛅极客公园👩👧👧🔛原创文章，转载请👉🤾♂️联系极客君微👉信 g🚻eekpa🍈⏳rkGO🇹🇿。
