（+微:hywyysxs）
结果出现了🎱一些出人意料❇的规律：来自🇧🇦AutoG⚔UI、Mob🇦🇴🤷♀️ileVi😑ews、Mul❓tiUI和W🇰🇬🧀ebUI四个💁♂️数据源的样本🌃，基本上是"用🥁得越多效果✍📣越好"；但来自A🇫🇲🇻🇬ndro🍭idContro🥕l数据源的🇵🇹🌎文本定位样😚本，在全量纳🌿🈁入时反而让模🍪型表现变差，🚰🗝原因可能是🚿这个数据源的界2️⃣面模式不够⏸📰多样，而对比👩👦之下，Mob🖋ileV👩👩👧👦👩🦱iew💦s的数据来自🇨🇻两万多款不同🇬🇳🕊App，多样性更🙅🐶为充分🇲🇽。
值得一提的👪🧿是，GoClic⏹k的训练数据量也🧓🌩远少于🗺竞争对手：OS👹-ATLA👸S使用👤了1360万条🌙数据，UGrou🚐🈳nd使用了100🙊0万条，▶🐡而Go🗜Clic🐑😵k只用🇬🇦了380👨👦👦🦜万条——用更少🖖的食材做出了更🇨🇨↔好的菜，这正是👩🔬🌤数据精炼策略的🇨🇽🇨🇼价值所🚷🗨在🐿。如果把🦔🤥这个逻辑套到我身😊上，我 1©🚙00% 的☘时间都🔄在打字和说话🐍🇿🇦。这项由📻🚄卡内基梅隆大🐺🤹♂️学语言技术〰研究所与🕥博世北美研🥯🈴究院及博世🇰🇵人工智能中心联9️⃣➿合完成的研究，以🇧🇷💀预印本形式🇦🇬💅于2026年4🛫月发布于🧐🌓arX👨👧🤘iv平台，编号👨👨👧为ar🏚↔Xiv:2👨👧👩🎨604.20🥀012v1，尚🇺🇬在同行📗🔗评审阶段🔂。
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