（来源：上观新闻）
论文最📲重要的⛲🕉消融揭示： 随机🇨🇮📛初始化 V🥈iT-S💏 直接在 🌳BAD🇸🇰⚫AS 监督信🏇◻号上训💏🦖练 → A🤶🇹🇬P 接近随机 在🏃👨🌾 2.25♿🐀M 无标注 Ne🏇xar 视频❗🦖上做 V-JEP👨👧👦🥋A 风格🇸🇴😒的 maske🕸d featur🚉🌦e pred🇩🇰🐋ictioⓂ👈n → +285️⃣⚓.1 🔀👨🔬pp AP（达到🥠接近生产🦙❣一色一性一质量） 再加🧟♂️上从 ViT-L❇🥶 教师的知识蒸馏🕺 → 再 +1.🍈0 pp AP，⏹👡同时 🇱🇨FPR 👴😟从 20🔆🛸.6% 腰斩🇩🇰到 9.1% 🇵🇳换句话⛵说，领域🧗♀️自监督是 2◾🥖8 倍的贡献，蒸🇸🇹🏌️♀️馏是 1 倍的贡❄🏴献🧾。
我们的🇻🇺👯♂️目的是推™动具身智能在真🆚实场景✊🇱🇹中落地，你要落地🏋🇲🇻跑通一个场景🧀，既要有💝🤐足够稳定的本🤺2️⃣体，足够灵活🐑运用的智能，又要⏬有很强泛🐎化性能🍅🈷作业水🆚平，同0️⃣🇮🇹时它还要作为人🎗🤙机接口，能快🙇🌲速的部署📇🏬。▼▼▼👩👩👧👦。。此外，OCR系🏦列核心作🎼者魏浩🔀🤝然、多👸模态成果核心贡🇸🇴🧭献者阮🏠翀也先后👩❤️👩‼离开😄🇻🇦。
人们开始疯狂学🛄Python、👩🏭考AI证书、🍨👜报各种大模型课🌌程——不🇹🇴是因为真的♠🔚需要，而🇧🇹🧛♂️是因为🚴⏮焦虑🕚。AI业务投入方面🇮🇶🇹🇩，继202🖕⛲一色一性一5三四季度的大🎳⛅幅投入之后，🇦🇼🍞据上述🚚知情人士🐱对36氪透露，字💣🗽节跳动🏋️♀️最近在与股东沟通🇳🇪过程中透露，预期👨✈️2026年的👩👩👦👦技术资源投入会进🏏🎑一步加大🏓💠。
