（来源：上观新闻）
结果同样在🥌三个基准🛑上都有🚇🇻🇳提升——Cal👁🚫vin从3🔢.205到🤬🤢3.58😏4，Si🇻🇬🏞mpl♻😉erEnv从3🥵😸8.5%🍔🐁到45.💞🇨🇴8%，LIBE🐵🦑RO从33🤬.8%到🇬🇵40.2%🔤💑。研究团队提出了一🥗套名为Emb🏐🇷🇴odiedMi📛dtrain的中🗃间训练框架，核8️⃣心思路是：在"🍾🇹🇫通用大脑"🇬🇳🐿和"机👏器人专🇦🇿项训练"之间🗿🤓，加入一个经🏓过精心⌨😗挑选数据的"过🐣渡期"，让大脑在🕍🥖正式上👩🦰😭岗前，先经历一段😄与机器人世界🇸🇸更接近的热身，🏘⚫从而成为一个⚓更好的起点🦢🌬。
训练完成后对所🇰🇵有候选🍫🦛数据打分筛选🗂💭，整个流程与🇸🇿后续的中间训🇪🇭👯♂️练本身相互独立，🎨🇨🇵新域名泛站不增加中间训🌎🧝♂️练阶段的☦🕓额外开🏯销🇸🇮☢。像红果这样的平🥁🧨台，他👯⛲们需要的☕是「现成的、已🚵♀️🏏经验证过的、能🐌🧟♂️批量供给的内👋容」🇽🇰💇♂️。
