（来源：上观新闻）
Q3：用🏥InternVL⚾3.5-1B筛👣🇲🇼出的数据📤，能不能直接拿去⛄训练其他VLM🦹♂️🚝？ A：可🗞☺以，而且实🤼♀️验验证了这一👫点🇸🇰😑。在当下的资🚎🐸google加速本牌桌上，这是一🇮🇴个极具深意的定📺价组合☑。还有一个令人深💟🚺思的发现：模型🧦缺乏“止损🔢意识”🇰🇲。具体实现上，研究📅🤪团队把VLM🚸模型对🏄每个数据🔩🌴样本的内部表🦟🧿示（也就是模型😹最后一♐🌦层的隐藏状态，🇧🇯🇵🇰可以理解为模型🗣🛣对该内容的"内心👩⚕️印象"）↩提取出来，🦐冻结不动，🕙再在上面接一个😭👨🦰非常简单🔗⏪的线性分🕕类层，用🐉🐎VLA训练🇭🇳™数据作为正🐽🙆♂️样本、VLM🏋训练数据作为负样🙁😿本，训📈🌃练这个🈂🎭分类器区分两类🇪🇪👈数据🇲🇨。
更引人注目的是😾横向比较的🎦结果🖋🌜。他们在🇧🇯解一道工程📧🔒题，仿生从🗺来不是目的🔀。这直接导致➕🏫手机专⚡用DRAM、N🐧🎨AND闪存产能被🥧🥌大幅挤压，价🇺🇳格大幅飙升🐽🤨。目前，平台对核心🧙♂️热门机型🦚🥠的稳定供应提供😔了压舱石效应🍛👩🦰，但新🏉🚴增设备的品牌多🇮🇲元化趋势已逐🚼步成型🇻🇦😞。而这两份经历⭐的连接点是，🚯🔚刘耕还创过业，🧦做过一家赚了🇫🇴钱的互联网教育公🇨🇬司🧩。实验设🕴🤷♂️计的精妙之处🇬🇾在于：它不👏🇳🇵告诉你 AI🇪🇹 在帮🏡你，只是把👨🦲方案摆在那里👮🌎google加速，看你怎么反应🛋🧽。
