（来源：上观新闻）
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🍊🇧🇲天天日天天弄世界各种🇻🇮⏭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👳♀️♒。为了节省存👟🦒储空间而过度🥖抽象的记忆，➕天天日天天弄会丢失关🚴♀️🐤键的操作细节🚴♀️🐟，导致模🇲🇻型在关键决策点失⛱去抓手🛵🈚。
故事要追溯到 🇯🇲🔃M2.1 时💞🇩🇪期❓。在制造🇲🇦业，谁能🇸🇭🇶🇦同时搞定研🇷🇺🇰🇵发、供🚪🦹♀️应链、生产、📑销售、售后、品质🕤🔒不出问题，谁🧹就有壁🉐📇垒🚎。好了，Human📦oid At🇦🇱las (hu🛹manoids💼🇿🇲.fyi)🎞 这个开源网站🦙🇨🇱就是解决这个👷天天日天天弄问题的🈁⌨。
此前，美🐒国国会曾对D🚣🚌eepS🙎♂️🚲eek提💃出过相关质💸疑，但目前该公🈸司并未被纳入🏤⛎任何美国🔱✡贸易限🇸🇿🗃制名单📅。这既是💱🧡 BADAS🏔 的差异化优势，🇵🇼也暴露💱了行业问题：🈺目前没有便宜且🇻🇮🇧🇱容易复用😣🙆的 V👑🚒LM 替代范式，😱🧫想入局这个🈴🇦🇴赛道必须🎫🚈走完"大规模📵🧞♀️真实数据 + 🉐🍱JEPA 🔀自监督 🚃+ 端🎅⚽到端微调 +🇯🇴🕵️♀️ 领域 SSL🗿 + 蒸馏"♑🔮这整套👜流水线✨🗑。
