（来源：上观新闻）
而机器人操作轨🍒☪迹数据——比🛍如LIBER⬛O（一个机器🏴☠️👨✈️人长时程任🏐🉐务数据集💹）、Brid♋⏸ge-V2（真🇦🇲实机器人桌面操作🏴数据）和Calv😔♟️in（一个🇳🇱机器人语言条件操🤢作基准测试）—🙏—则形👲成了一片紧凑的🌞"小岛"，与🇻🇦VLM那🎦🔃片广阔☸🏰的大陆之间隔着相💎当大的距离🚫💓权威域名。
SFC 出品丨🇦🇼🤩21财经客户端 🌡21世纪经济🌾🤼♀️报道🥝🐖。**七、🕹中间训练之⛪💤后，VLM本身🇲🇰还好吗** 除了◀👷♀️在机器人任务上的🇮🇪🐅提升，研究团队🚰🎦也关心：这番针🦟🚁对性的热身🍐🇹🇿训练，会不会🚒🚃削弱V😨🎒LM原本在🇻🇬其他视觉语🔡🇼🇫言任务上的能力🇬🇲？毕竟，❓🏥一个变成了"机器🇧🇻💳人专家"却忘🇰🇬记了如何看🇵🇷图说话的模型，👨应用范围📃☠会大打折扣🇩🇲👙。
--- 归根结底✈，这项研究回🚶♀️🧗♂️答了一个非常实☀🏰际的问题：当🇳🇵我们想让A🧗♀️😱I控制机器人做🏳️🌈💝事时，💮AI的"通🤠🤬识教育"和"⛸专业训练"之间应👨💻该怎么衔接🛋？研究团队🍟📵的答案🇹🇦🆔是：不需要抛弃🏠通识教育，也🧔不需要无休止地增📄加专业数据😁，只需要在两🧔👨❤️👨者之间加入一🐌段精挑细🇨🇼选的"过渡😳课程"，让大脑在🍩🧞♀️上岗前先调整好状🏖态🇧🇲。
