（+微:hywyysxs）
以1.1B参🧡🇸🇯数量的In😶ternV🆙L3.5👤-1B为基础🧗♂️🤼♂️做中间训♨💾练后，该模型在C🏘🏷alvin上📨🌂的平均😍完成任务长♟️🔑度从3.17🇳🇫3提升到3.7🧬14，在Simp🛏lerE😀nv上的成✳功率从🈷36.5%提🚶🛁升到5♈🇰🇷6.3%，在LI🇾🇪BERO上的🖱成功率从39.📫🥚0%提升到54.🚇2%🥛🈶。
RWM用同一套架🦌构和训练流程，在🕙操作和运动两大类🍹、15个不同🇨🇿任务上都🈯📯取得了最优❓效果🕶。更猛的是直接🔠把它送🍔上了另一个热🇨🇺搜——“豆包笨🚊还收费”😖。在这个框架里，📦👓还有一🔤🚙个关键机制叫👹🔋做"考量成本"🐴（del👨🍳⁉iberati😹🐉on 👩👧👧cost）🐔👩🎓，可以理解🔲为切换🐃的"惩罚"🦁🧴。
