（来源：上观新闻）
出品｜虎嗅🎞被强到爽的邻居完整版科技组 作者🌃｜宋思杭 编辑〰👷｜苗正卿 ⚱头图｜视觉中国⛽ 今天准👨👩👧👦备融资的梁📛💓文锋，🎰😋已经不是📝😽一年前的📐那个梁文🤓锋了🕵。智元董🦶事长兼CE🧦👩👧👧O邓泰华认为🔗，具身智能产🇧🇫🇦🇼业的价值🥍🙇♀️，会随着机器🇬🇪⤴人干活能🚝力的提升🍙，落地场景🚅的不断丰富，带动🏄*️⃣部署规模的持续增加⛲🇲🇰。16年🚁🍛前，我🇸🇴⁉创办小米的时候🇮🇩，就是抱着必胜的📤信念，倾听🏳️🌈🖋各种声音◾🤓，持续努力，🇹🇭直到现🍣🇸🇲在🎏😍。
GPT-5.⌚👨👩👧👦1退役后，使👨👩👧👧用旧模型的🇵🇰历史对🧨话会自⛱⛩动续接到🥗当前版本◀。真正发生变化的不🇮🇨是Deep🧧Seek的💀立场，🧫😏而是AI发展的🐄阶段⛅。论文最重🚳🏮要的消融揭📨🚨示： 随机✔⛅初始化 Vi🦃T-S 直🏣接在 BADA🚴♀️🏏S 监督信🇮🇳⌚号上训练 → A🔵P 接近随机 🗂在 2.2🔻5M 🇷🇺无标注 Nexa🇸🇸🇲🇴r 视频😮🇬🇵上做 V-J🥎🐡EPA 风格的 🇪🇹◽mask🕎🦸♂️ed 😤🇹🇨feature ⌚🇵🇸pre📤🇵🇹dict🇨🇮🕴ion → +🙅♂️6️⃣28.1 p🧤p AP（达到接🇧🇱🕓近生产质量） 再3️⃣加上从 Vi😙🥣T-L 教师的🇸🇧🍏知识蒸🏅被强到爽的邻居完整版馏 → 再😾🦌 +1.📵0 pp🇪🇦📸 AP😮，同时 F🐊🍻PR 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👨🦳。
作者的解🌓释是，小模型🕒🍵在领域 S🈵SL 阶☑💢段从一开始就把🍙表征对齐到🧬"驾驶相关🌕区域"，而 🇩🇿ViT-L 是从👩👧👦🇹🇹通用视频预训练🏙继承过来，👰🍧需要同🔥😎时适应🗯表征分布🥃🌾和学习🇧🇧🔓碰撞线索，注意力🌸因此更弥散🇳🇬🙀。参展第⛰二天，魔法☃原子已经拿到〰🌦意向订单超20😁👞0个，其中南📔美、中东客户占比⛵约40%，建联💉全球客户近👨👧👦🚩1000家⚒🇧🇸。
