（来源：上观新闻）
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🛰🎾泛目录教程务，而不🐰🔻是更短🈳🌫。
这种权衡是🈳可以接受的⏱🎍，因为中7️⃣间训练🇦🇲🐪的目标🇲🇺本来就🔼不是让VL⬆M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💺。关于多样🕣性的保持🎺，研究👨🍳🇺🇿团队用↗🌥一个叫🇷🇼🥬做均匀性指标的工🆗🕣具（基于🕺特征空间🚟😥中样本🕡对之间距离的统计🥫🈶，分数越🤷♂️高表示数据分布🦛🇲🇦越均匀、越多样）🇪🇬🥑进行了量化⛓。
我们不找已经成名🚉❔的达人🤮让他改卖💠茶叶——🚈🎲那种太贵，🍡而且体现🗜不出社会价值，🇷🇺🍳如果是那🇧🇯🔽样交给电商部门就🖊💢好了，不需要我ℹ🎁们 CSR🕧😥。这验证👨🚀🇧🇻了一个🌍直觉：大多🇹🇱数VLM训练数👨👧据的"口味"，和🇶🇦🐮机器人任务需要🇧🇻🏊的"口味"👫，根本不是一回事🤹♀️。
