（来源：上观新闻）
他发布了一篇博🚓客，标题是「最擅5️⃣🇮🇳长吃热狗的科技🔠🇧🇻记者」，描述🧭了一个完全虚构👩🦱🧢的南达科他州国际🌍热狗吃赛，声称自🉐🕘己获得了第一♥🇵🇼名👩🦰🍶。--- Q&🏰A Q1🏒🥤：Embo🤑🤾♀️diedM🎯💶idt🇬🇮rain🦅和普通的机🌕📅器人VLM微调有🕑♌弄蜘蛛网的工具叫什么什么区别？🌟🐜 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V🙇♀️🇵🇼LM理解能力测🙎♂️↗试上可能有提升，🐙🐿却未必改善机器人🇧🇭🙎♂️实际操🤩作表现🐗。
3. Agen👨🦲t 需要“油表🤘🍛”和“刹车”🤹♂️ 论文提到一个👨💻🍛值得关🧡注的未📏🔄来方向——Bud🔠get-aw🍓🇲🇫are too🏌️♀️⛓l-use 🐞▫pol😭icies（预👁5️⃣算感知的工具使👨🚒用策略）🧛♂️。第三种替代方🔋🈵案是VLA条件困◾惑度：先把V🧛♂️🎳LM在文🚳🍯本形式的VL🌴🎑A数据上🔎微调一遍，然后⛓🇸🇰用这个微调后的模🇹🇦🧛♀️型对候选VL🍹M样本评估困惑度🕔🤨（困惑度可以🇦🇽🐆理解为模🚭型对这段🎪内容的"😂🥒意外程度"，越低🚰😢说明越符合模型🇦🇶预期），🍢🇵🇾困惑度🇼🇫越低的样本优先入🇸🇭选🤹♀️。
