（+微:hywyysxs）
**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🇵🇰男女怎么生娃热身训练，会🇯🇲🇨🇾不会削弱VL🎳M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🏡男女怎么生娃专家"♊却忘记了如🗄何看图说话的模⛵型，应用范♟️围会大打折扣🇦🇽。Insertio🚨🇲🇭n 1和2的设备🤠🇺🇿虽然还在优化🃏，但基本😬功能已经实现🇰🇪🦐。
这些传统玩🧽🔋家的共🐑💆♂️同困境🐊🇧🇲是：他们✖✅有电学测试的经🎚验，有客户🇧🇫👩💼关系，但光学⁉💑是新领域🥩🍚。在人工智能高🐟歌猛进的🇬🇬今天，一😤场极具超现实🇲🇴⚡主义色彩的“👩❤️👩跨物种”旅行在📧🏊♀️美国西南航空🌊😈的客舱内🇪🇪真实上演😮◻。这种做法的好🙁🎨处是可以◾快速推出产🙇♀️👨🦱品，但问题是光🔗耦合能力不是自🥬🇧🇫己的核心技📂🔏术🌓。
测试指标是🇦🇺🇸🇬自回归预测误差—🧚♀️—让模🧚♂️🤷♀️型预测未😀来6秒😳的轨迹，然后和❣🕓真实仿真结果🐓📛对比✉🇲🇲。这个工具的设🎛计思路，借鉴🚇👖了一个来✂自统计学💱和机器🥺🌱学习的经典结论🖱🕌：如果你训练💫一个分类器🔋，让它区分"属于🌍A类"🏤和"属于B类"🇪🇸的样本，当🧖♀️🔨这个分🎅🦚类器训练得足够好👨✈️时，它给每个样🥽本打的"属于A类🇸🇰的概率"，🇸🇴恰好与这个样本🏳️🌈🇧🇻在A类分布下⛔🤭出现的🌝🐐概率与在B📲类分布◾🗳下出现🦎的概率之比成单🍸🇧🇦调关系🌍。
