（来源：上观新闻）
今年1🇴🇲🔚月，蚂🍦👿蚁灵波连续开源🤒⚜了高精度空间感知👩👦👦🔨模型LingBo🖋🇲🇲t-D🇵🇱📵epth🍢、具身🙇♀️大模型L😾ingBot🗝-VLA、世🆑界模型Lin🇨🇩gBot-Wor🦷色女人综合ld以及👮♀️⁉具身世界💶模型LingBo🦞🔇t-VA😌。
十年前中国🍁还没有高速数🥎字马达，我们做了🙋♂️高速叶轮；行业🧝♂️都用 “孔径🍞” 算吸😱力，我们用 “🗽🛫流量” 重👖🎭建气动效率模型🇳🇪🦑。三、三档⛈🌪模型与性能表现👩❤️💋👩🔍 BADA🔍🏝S-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）： 9🇹🇯9.4🌃🍩% Ave💜👨🔬rage Pre👓🇸🇯cision ，🌎在 4 个主流基‼🏭准（DAD、🇧🇦🤑DADA🐯🎟-2000、🇹🇩👇DoTA、Nex🕶ar）🇬🇦🏌️♀️上全部排🏺第一 ✖Kag🔉🇫🇴gle mA🇧🇲P 从 1.0♥ 的 0.92👨🦱🏦5 提升到 2👮♀️🐲.0 的 0.🇹🇫940🚣♀️🙇，假阳性率（⛎FPR）🐳📆下降 74% 🦶🚬即便微调在相🛸同数据🐩🐵上，BADAS👴-2.0 仍显🇹🇴🧟♂️著超越 NV👪👨IDI🏏🇸🇳A COS✨MOS🐲-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🏹💠色女人综合关键事实🚐：22M 的 F🐅lash-Li🐍te（比 C🥤OSMO😭👽S 小 91 倍🤯🍦）在长尾基准上仍😷超过微🇦🇴调后的 COSM🏚OS-BAD🐙AS，这是 J🤲EPA 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⌨🤘-JEP🍺📎A2 技术🦵实现 👷这是理解 BAD🇨🇲🚣AS-2🍃.0 为什么🍾👥有效的核心问题🤣📹。
