（来源：上观新闻）
部署/推理端：👓论文明确测试了🔐三类平台—— 云🍕端 GPU：N🕞VIDIA👨🦳 A10🦟0（训练和基准🇩🇬评测） 车载/机⛈器人级边缘：👲NVIDIA J🚿🎉etson Th🇳🇫🇰🇪or 🕺/ DR0️⃣IVE 🇲🇴😅AGX T👃hor（66 m📜📹s 实时预⏺算 @ 16 👍Hz） 🌗端侧 🌰🥰CPU：💆👨⚕️Flash-Li♈💇♂️te 甚至🇸🇽👨🦰能在纯 CPU 🕘🧖♀️上满足实时 官🐞方数据🧸显示 Flash🖲-Li🖇te 在 ™A100 上比💎🦀旗舰快 1👙2 倍，在😘 NVIDIA ©🆖Tho🍄r 上快 5 🈴🗃倍🔍。去年全🥙球机器人数量约⚱🚯1.8万台🍶🇬🇹，今年预计🐻在5万至10万台🦹♀️⌨左右，从量级💟上来看🎟1️⃣，还远远未达到大🇨🇭🦸♂️范围普🔟🦏及的情况🛏🛳综合天天综合。
所以，🎳🚽我最向🤸♂️往的死亡方式是：🤦♀️🛫科达的创🖊🍄始人那🍆🆖样的，他没有留下🐍任务遗嘱🇱🇹💳，也没有任🇸🇮🇻🇺何财产分配，🥣🌅最后在桌子上🔚留下一句话，“💯我在这个🇲🇨🛒世界上的任务完♒成了，我走了👯♂️🍚。随着亏损不断🤹♂️增加 ，Ai🈲rbnb 放弃🌃了上市🔔计划，转而专📍🎎注于度过危机🙋👩💼。三、三档模型与性⏭能表现 B🛑🐁ADAS👨👩👧👦4️⃣-2.0 🎖的一个关键设计⏰是"同一⏰架构，三⬅🐧档部署😡♿"： 关键性能指🇹🇨🥜标（Sec. 4👖🎁）： 99.4%💑 Ave🚕⛩rag⭕🚮e Pre🏵💩cision ，🚸在 4💠 个主流基〽🌟准（DAD🕝、DADA-🇱🇨2000、Do👩⚕️TA、Nex🤑ar）上全部排第💥一 Ka🧑👬ggl📀e m👨👨👦👦🕙AP 从🇵🇭✋ 1.0🍭 的 0.925🐀🎮 提升到 2.🥦0 的 0🎵🚾.940，假⛲阳性率（F📦PR）下降 74⭕🇸🇧% 即便🧚♀️👉微调在相同数据上🤷♂️⚰，BADAS🇨🇿-2.0 仍显🔹著超越🔬🌷 NVIDIA ✝COSMOS☪-Reason🐹2（2B 💫参数的基础模型）🇧🇬，差距在雾💄🎥天、基础设施等长👩💼尾类别最明显 🇻🇬一个关🇸🇷键事实：22🇲🇹🇱🇦M 的 Fla📐🏋sh-L🏟ite（🐤🎚比 C⚜OSMOS 小 💯🧛♀️91 倍）🛸🇧🇮在长尾基准上仍🎄超过微👿调后的 COSM📊OS-BAD🏅AS，🏚🧵这是 JEP🦆🇵🇳A 架构相对💁♂️🐖于自回归 VLM👨🔬 在安全关键预测🔶任务上的架构🗨优势的硬证据😙 下面把几🧹🐌个基准的 AP 🍹🦀横向对🎶🚓比 四💵💲、如何利用 💜👨🦲V-JEPA👨👧👧👩⚖️2 技术🇳🇨实现 这💵😖是理解 BADA🚼🍗S-2.0 为什🌒👩🎤么有效的核心问😅🐏题🇸🇩🏓。
