（+微:hywyysxs）
这说明🇧🇼🎣邻近性✋🕎估计器🇱🇧捕捉到的"与机📔👷器人世界🤕接近"这一特🆔🔔性，并不是某个特🛋定VLM的个性➡偏好，而是一种更🚭普遍的🔰、跨模型适用的🇱🇻分布对齐💰😨信号✍。RWM-TF（🌩🏃teach🇩🇪🛬er f😨⛷orci👟ng训练版本）的⛓↩误差明显高1️⃣于RWM-AR，🎄这直接证明了自🍷↗回归训练的必要🍔性🥦🇲🇲。
在 2🇬🇹🌊026 年，讨🗼论一台风🔲🈚扇似乎是🍲🐄一件无趣的事情🧒。基模厂商自🇨🇭不必提🚇🧧。做AI是一件顶👆✅级烧钱的生意，而👩🔧最先感受到这😫种痛苦的，当然🇨🇺🍜是用户基💩🇸🇪数最大的那个玩家🚫©。有意思的💇🇹🇰是，这次“挖角”🕧非但没有将两家⌚☃公司推⛲⏺向对立面，🗾反而在不久🇦🇱之后，xAI开始🇨🇦将自己🔀的超级计算机Co🤢lossus的🤫算力租借🖕🚾给Cursor，🚖用于训练其自🦹♂️🇨🇳研AI编码模型C🇷🇸🐨ompose🙏🧪r👨👨👧👦🐰。
如果我看到🧖♂️好的投🧓👱资机会，我不会先🏟🔴告诉你们任😖🏕何一个人🧿🦸♀️。能用，🔞💃但不好用😒。我们在能源方面👷♀️🎄更可能投入的📦🌴地方，可能😎离美国本土更近，🔤🔡也更接近当前🇬🇭🈁时间窗口🥡🇳🇷。
