（+微:hywyysxs）
金额很大，✏但我不介意🇱🇺🌭。某些VLM🦜🚊数据源——比如专💽👭注于空间指代💌推理的Ref📸Spati⏬♊al数据集🧷🍠——与机🍱器人数据的距离，↘🧐明显比纯图文🇮🇹👡描述数据更近❤👩⚖️。走到这一步，👇RIS☦C-V⛏😼面对的已经不是⏏有没有高性能〰路线的问题，🇰🇬而是这些路😡💢线什么时候进入👩👩👦👦🔈更大规模的产品化⛅阶段🏴。
研究团🌵✈队确实做👻了这个实验：他😈们取来了🎚🔩当前流🦑🇨🇫行的两款大模型🥮——Qw♨📉en2-VL🇧🇿🚯和Int🥋🇬🇭ernVL2的小🧻🐇尺寸版本🚑🦵（分别是10亿和🤖20亿参数规模🇦🇪），用同样的训🚂练数据🕌🔎对它们🍆进行微调，期📋待它们在缩💁小后依然🐯💌能胜任GU📈🖊I定位任务🧘♂️。
