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但也有下行风险📇。GoCl📆🎂ick-B🛰(0.2B⛴🌿版本)更快,TT🎬🚉FT仅37🏦👩⚕️.7毫秒,T🍏POT仅4.👝1毫秒,速度优🕘势十分🦊明显🍦⛓。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、V🐵LM训练🔽◾数据作为负⛷🔔样本,🏄♀️训练这个🐧分类器区🏒分两类数🐺🛁据🏗🚺。