（+微:hywyysxs）
而这两个底🤛🖥层能力⚾一旦解决，🇹🇲🇸🇲能用的场景基本💇就没边🇱🇮🕜了⚜🤢。Embodied👐⏮Midtrain🔏😓不使用机🔟🥌器人场景数据微调😖VLM，而是从V💋🤢LM原有的海量🖍训练数据中😑☺筛选出🅿🏊与机器人任务😟🥐"世界观"🤚🙋更接近的子集⛔🉐，用这个精3️⃣⚗选子集对VLM进🍐行过渡训🛀练，让它在进入机📖🇬🇳器人专🌹项训练前🆘🏐就具备更好的基础🔺状态👹。
Bec🔴ky：这🆎确实打破了很多🗃👑人原本的判断🌥✡。这个角度的🔜🇵🇫精度至关😛重要，因为🐜💏它直接影响后6️⃣🛋续封装时🙊🦶，光纤连接器能否🏒🏖精准对👠接🧘♀️。斯坦福大学以➗⛰人为本人工智⛹能研究所（St🦹♂️😎anford H📣AI）近期发🇳🇨🍬布的报🤾♂️告显示，中↩美顶级🛹AI模型的性能🌰差距已“基🌋本消失”，涌向🥋😇美国的科🚪技专家数量也已大🌤👯幅减少💝。
整体来看，🥔9️⃣AI5的流片🤟📩成功预🍌示着汽车电子板块🚎的竞争重心🤫已从单纯👩🏫🚉的“交付量驱动”💚🌎转向“AI执行效👀率驱动”🧱🎾北京代生好吗。如果你们能⏺看到我每天👩👩👧👧👩🍳所看到的👩👩👧👦一切，你🔛📑们一定会对💒🇸🇹未来无比兴奋🇲🇰。
