（+微:hywyysxs）
在Cal☦⛹vin上，中🍴间训练后的1.1🈷🔙B模型以3🚷.714的平均💏得分超越了Ope🌂nVLA（👨2.548🍅）和π0（🇸🇻🚺3.509），🥋🔦与1.⏭7B的KosMo🥑💙s-2🕖（3.09⏬6）、2.9B👩💻的Palige🐖mma-1（3.🇹🇯506🈷🕥）、3.⬅0B的P❔aligemma🐜-2（3.40🏤6）形成显著👩👧👦🛥优势，与2🏓🦅.1B的Q🛡wen3🇪🇭↖VL-🔎🚞2B（在全🔔🤖量训练🇧🇸数据下达😙⛷到4.142）的🥩🦃差距也🍉🧚♀️大幅缩🗑🇲🇱小🇰🇭🏛。广告投放决🈵🏦策完全在 Ope🇮🇨🚜nAI🧹 自有系统⁉🥨内完成🔖，广告技术合作方🍵只负责预算、🦀出价和创意，🍧对话数据🕖👉停留在 🆗OpenAI 一😓🇿🇼侧，广告主只🤾♂️拿到聚合🔛🚟的效果🈴😯指标🖼。
软件工程师的👨🚒目的不是🔅写代码，而是解决🇺🇿问题、创造🎉新东西🍉。VLM常用的🇱🇻🚫训练数据，包🕦括大规模图文匹配➿数据（如L🌮💐AION🥝-40🍥🌆0M、CC🤙🇮🇪-12M）、视🇭🇰🥢觉问答数🎭据（如LLaV⛴A-Instru🔝🇰🇲ct-665k💅⚰）、视觉常识推🧟♀️☃理数据🇬🇹🧘♂️（VC😬R）等，它👵们彼此之间的🧨距离普遍较小，🚄属于同一个大🧫☀家庭☢。此外，🦇🗿据马斯克透露，特⛸💿斯拉“擎天🎬柱3”（Op🎷⌚tim😞🇰🇿us 3）🌹已经接近完成开发🇧🇼🧀。如今，🇱🇰这项工作正✖👞走向台前🚁。这种极其固执的🧯死磕行为🕚，恰恰是在OPD😄阶段，在“数🎼🎞学专家🇵🇦👨🔬”和“编程专家👐”的高强度⚓🚨捶打下🇱🇧固化下来的本能🧢。
