（+微:hywyysxs）
结果显示，在PO🚚PE（物😹体幻觉评估）上🇯🇴🐲几乎没有🧮🈶变化（🇺🇿💙86.3🌪3 vs🇦🇫🦵 86.29），🐴在Vi👙🆎suL🐰ogic（🍔视觉逻辑推🕹理）和3D🦢SRB🇭🇲👨🦲ench（三维空🕋👰间推理）📘🎺上略有提升（21🕗.00→24💁♂️.90和🙇⛴47.87→🛴49.51），而🇹🇷在BLI🇲🇪🤲NK（多模态感😒↪知基准）和🌘🔓Spatia⭕🏨lEv🍽🅱al（空间🆔🥵推理基📟准）上有中等程🇬🇩🇧🇶度的下降（4🆘3.45🚪👂→40.45🛳🦞和49.82→4🌋👩👩👦👦8.00）🇦🇲🕊。
这个论点是🐈否成立，Veni⚜♊ce的客户验证🍉🍃进展将是关键测试☕😢。我相信军队里的优🥒🎚秀男男女💜🍒女会以正确方式❓🤯使用它👶。几乎在🇵🇦☝同一时间，👲由第三方机构♥Arena.a📭🔹i发布的图🌗👺像生成榜单，🇫🇴完成了最🌶新一轮的🌅“大洗🦓🥑牌”—🍬↔— Luma凭U🇿🇦🏄NI-1.1与❤🦸♂️UNI🌚-1.1🇹🇫🇬🇧-Max直接冲进🈚全球前三，仅🗯次于Ope📴nAI（gpt🦒🤟-image🔇💿-2）和Go🙎♂️👩✈️ogle（n😟ano-🏢🕜bana🥗👩🔧na-2🥬）🇧🇷。
关键是👩🏭它会用图🍺🚳。**七、中间🎋训练之后，VLM🤷♀️⛑本身还好吗** 👨👨👧👧🎋除了在机📢器人任务上的☑🇪🇨提升，研👨👧🤡究团队🇵🇾🧰也关心：这番针对🧥性的热身训练，会🇸🇦不会削👩🦱弱VLM原本在其🤺🇬🇲他视觉👪语言任务上的能🇧🇭🥳力？毕竟，一个◀变成了"机器人专🐹🔁家"却🦔忘记了如何看图说💍💚话的模型，🇱🇺应用范围会大🇸🇬🔶打折扣🦆。
