（来源：上观新闻）
打个比方🕕🥓：这就像🌜请了一📤☕个修理工，他📫每动一下扳手™之前，都要🧹你把整栋楼的图纸🐂🇵🇷从头念🛁一遍给他听—🇮🇪—念图纸的钱，远👀比拧螺丝的钱贵🎌得多👽。一个典🧫型的高分样🔽😗本来自Ref🥌Spatial🔴，内容〽是这样的："你🉑📄站在坐标🏜💤（0.8🦡78, 🐣0.780）👍这个点上，正前方❓是什么？🉑☪答：右下角那辆白👬🥧色哑光卡车📂🐚。
刘耕：其实中🕛间有一段承接💀🔙。Claud🎂🌲e Sonn🐜🇺🇳et-3.7 🇽🇰和 Son🛀net🎞-4 🇦🇬⚰的预测成本甚🏟🛋至高达任务💳🍑本身成🦜🇸🇱本的 2◾ 倍以上◽🇧🇼。这一步跑量，让🐪🤗尽可能多的人进来👳。这说明：有些模🚋🇨🇫型天生就😑🌞“话多”，跟🚘🤦♀️任务难🦗👛度关系不大🐰✋。
这个发现至🕜🇫🇲关重要，它意味⚒✝着：与其抛弃🇦🇪☠所有VLM数据💯🇲🇷重来，不如🇭🇳在VL🇬🇬M那片广阔的❄数据大陆上，🇸🇸精准地挑🇨🇼选出那些与机器人⛸🏖世界更接近的"🙇边境地带"样本，🎫用它们来做🐽针对性的🚥🇳🇮过渡训练🥪🌾。近日，🕹💇♂️美国五💉🎎角大楼🇲🇦宣布与🇮🇳🔕七家公司🚾🥎达成协议，包🕤括 OpenAI☝🙌、谷歌、♦微软、亚马逊、英😀🍶伟达、Spa🤳ceX 和一😲家名为 Ref👨🍳🇹🇰lecti📰on AI🙎♂️ 的初创公司，🙀允许将这些公🐐🐆司的 🇲🇴AI 🅿系统用于机密级别🛅🛑的军事作业🤽♀️🤶。
