（+微:hywyysxs）
设备必须有足够😭的灵活性和🕡🎽可扩展性🍞🔚。测试测量、航👩🍳🉑空航天😨⏪和通信🚉🚎等领域的需求改善🔼推动了增长🏦😦。实验证明这类数💢据不仅对定位能🧠♊力没有帮助，📫其中的功👆🌥能描述逆向生成任🚞务甚至🤛对模型造成了🗣🇧🇶明显伤害，原因在🥨🧿于小模型本身不具🇸🇾🏳️🌈备生成高质量功🕜🌿能描述文🍻字的能力💩，强行让它学习这👯个任务反而☂🍄扰乱了其他能力🤶。当然，这项研究👨❤️👨▫也留下🧬🆓了一些开放的问🌉👩🦰题🇲🇨📢。
以1.1🌎🦶B参数量的I🐌0️⃣nte🇭🇷☑rnV🇬🇼L3.5📬-1B为基础做🏌🐻中间训练后，该♟️模型在Ca🏙lvin上的平均🌻✂完成任务长🇭🇳♍度从3.17🆓3提升到🇮🇳3.7↖⏳14，在S🔰imple💭👩🚒rEnv🥼💠上的成功🇹🇳率从3🐲6.5%提升到5🇱🇰6.3%，🍣在LIBERO上🌕的成功率从39👩👧.0%提升到🇨🇰54.2%🤴💎。研究团队从这🧙♀️🇹🇰些分数中筛🕳选出得分最高🥫💧的约120万个🚧💥样本，构成中🇪🇷👎间训练👖👨🔬用的精选数据集🍷。
