（来源：上观新闻）
”肖松❔🐢表示🎸。再加上 Nex🍟ar Atla⚛s 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😔🥓。“算力🌌😴不够”可以理解📕。上游新闻‼🚬 崔涛🎖😦。智能体社区的🍑📓研究重心经🌍🤼♀️历了一条非常清📶😁晰的外移路线🆓。但判断🏟🤡妥协的标准，不应📕🌱该是是否🥫🎸融资，🏀而是融资🇳🇿是否改变了原🇹🇴本的研究方向🤱🔽。只有靠物理意🔁🇮🇸义上的🥵防沉迷功🦴能，才有可🇹🇩能腾出🎗大把大把刷手🤬机的时间🍵🇹🇻。但问题是，如果⬇第一步🐵用户洞察就👩✈️📍错了呢？原点😑假设错🐹了呢？ 所🇫🇯✊有人都信这套，📝因为华🇻🇪为成功了🌤。
论文最重要的🌸消融揭示： 随🇨🇷☕机初始化 V👼🦜iT-S 🐜直接在 BADA🧫🧫S 监督📝信号上训练 🤖🇲🇭→ A🎰🛅P 接近随机 🇵🇷在 2💽.25👨🔬🎺M 无标🚏注 Nexar 🍍👨🏫视频上👡🏧做 V-JE🤶PA 风格🥤⚙的 masked⛏ featu👱re predi📛ction →👲 +28.1🧪 pp AP（达🇪🇦到接近生产质量🛒🇸🇹） 再加上从 🧯🗂ViT-L 🌼教师的知识蒸馏🤸♀️🐑 → 🦠再 +1.0 p🇫🇮p AP，🏄♀️🍞同时 FP🔦R 从 20.♐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🤨。我们有几个🅾🔟问题 ● 👩🦰☀第一问：具身智🇲🇪🇲🇵能的赛道，凭🥳🌭什么值🚗得砸这么多钱？ 💪先回顾⛽😅下一下"具身智能😉"是什🕜么🇧🇲👨👧👧。
