（+微:hywyysxs）
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Embodie🚶⏱dMi🇲🇨🚒dtrai👦n不使用机♦器人场景数据🥼微调VLM，而😁💕是从VLM🈚原有的🐣🔟海量训练数🏑🥉据中筛选🇹🇩出与机器人🇬🇱任务"世界🇪🇹🧧观"更接🇲🇿🦴近的子集，🔥用这个精选子集🍚对VLM进行过渡🌤训练，让它在进入👨🎨🐙机器人专项训练🈂🎎前就具备🇨🇰🇧🇭更好的基础🇺🇬🇮🇷状态😃。结果表明，随🔄机选择在三个基⏩准上均不👏🏀如学习得到🥵的邻近性估计器—🇬🇵—Calvin得👩🔧🇯🇴分3.398对比🧝♂️3.714，S🈵🗨impler😔Env😂 43.8%对比🇻🇺🔧56.3%，LI🚂BERO 48.🛐🎦4%对比54👘🏝.2%🤴。
