（来源：上观新闻）
所以你必🇨🇲须自己先做供给🇱🇧🕛。这项研🔔🇺🇸究还揭示了一个 👨💼AI 产👨🎓品经理🏌️♀️们，可能不太👣🇮🇴愿意面对的😆🐴事实：使用🌾 AI 方🚢🇹🇳案的人花♓😤了更长🧬👩👩👦👦的时间完成任务，🌛👛而不是更短👁。在参数量上🇬🇧🚚，这个经过中间训🥭◻练的1.1👷♀️🦋B模型，面对的☯🗨竞争对手包括7⛎🇲🇷.7B参数的☝Ope🎛nVLA、🦔🇪🇷3.1B参🐴数的π0（基于🛌PaliGe🇵🇦mma-1🐀的流匹配模型）🦈💩、3.🆒👞8B参数的Q🚃⏏wen2.5VL🎀🌂-3B、8.☺🍐3B参😼👨🚀数的Qwen2🐘🇿🇼.5V🕕L-7B，🤸♀️😐以及规模从2B🔜🇬🇱到30B的多个Q🇧🇾wen3VL系列🐨🧿模型🦹♂️。
训练完成后🛌，这个分类🤹♂️器就成♣了一个🇬🇭🏌"靠近机🛀器人世界♏🥂的程度评分🗣员"—🇳🇮—对海量VL🦊M数据的每🇵🇾🇦🇨一个样本打👅一个0到1之间🚈👩🦰的分数🚆，分数越🦕🐰高，说😋🌓明这个样本与机器🇳🇨人操作数🇳🇨🌸据的"世🚂🐏界观"越接®☦近🇦🇸。尤其是双按钮设计➕，手柄两侧均设有👩🏭🥐触发按钮，适合左📥右手轮换操作🧘♂️。”赵春江说💼。这种权衡是可以接🐨🦐受的，🚂😊因为中间训🇸🇿🕖练的目标本👽💣来就不是让🕗VLM在所有任务🛣✉上变得更好⛑，而是让它成🍆🎊为VLA学习的一👩❤️👩个更好的🐂🖐起点🍥🆚。
