（来源：上观新闻）
但大多数消费者，↪🍚其实很难看🕓到这一层📊。因为跟训练大🎓语言模型✊的数据🔲🎰体量相比，具😨身领域的🇦🇪📁智能可能👩🎓🏷差3-5个数量级🚶👩💼规模，数据💝缺口很🌱大，要求比较高🎣🇵🇷，还要求物理世🔶界各种接触，力，🇳🇦摩擦力、重力🦷🇮🇴等等，这种👣🧦高维的数据采集成🧘♀️🕵️♀️本也非常高🇹🇭👯。再加上 🇩🇬🍞Nexa🎬r Atlas 👨👧📃地理空间🏍🚐平台的地理位置🏥定向采集（例😾如针对某个🔢🇵🇦事故高发路口采集💍），构💗👩🎓成数据飞轮🌋。”张星智说，“短⚗期有商业目👨✈️🙈标，长期想通过意⛺🗣念驱动人形机♻🏭器人，甚至实现感🚂官反馈🇱🇦。“如果我们🏬🇭🇺能够把这些场景🏡里的数据采🍧集下来，如此大🌯规模的数据量2️⃣能够支撑机器📼🕋人本体大💴模型训练🕙🥽。
有人开始着🇰🇿🌊急，有人🌊👩👩👦开始怀疑，但持续🌳封神的叙事对任🤽♀️🇧🇻何人都是一种负担🇰🇬🚤。论文最重要的消☎🏝融揭示： 随🇮🇸🇹🇫机初始化 Vi😽😎T-S 直接🍳🇰🇾在 BADAS 🐊监督信🕣号上训🏉练 → A😃🐁P 接近随机 在🤤 2.25M⛄ 无标🇹🇬注 Ne🎚xar 🕯📮视频上做 💠🇬🇦V-JEPA📿 风格的😥 maske♥🇧🇼d featu🧴😊re predi🔳◻ction 🐛→ +28.💾1 pp💚 AP（达到接近🏴☠️生产质量） 再加🇱🇰上从 ViT-🌋🌼L 教师的知识🍐日日摸夜夜添夜夜添专区蒸馏 → 再 +👈1.0 pp👃🇸🇨 AP，同🤚🇹🇦时 FPR🇹🇿👅 从 2🇬🇾0.6% 腰斩到🐔🇮🇱 9.1% 换句🇹🇰🇹🇨话说，领域自监督👜是 28 倍的贡🏜献，蒸馏♑是 1 倍的贡🐋🇻🇪献🙋♂️🤷♂️。“参展第3天🇧🇯，我们😋仅现场售卖🇪🇬👸的订单就😆已超300台，👥意向订单约为3万🧣📀台🔇。
