（来源：上观新闻）
Day0🦎适配是一📞🐡个漂亮的开始，🇨🇨但要让开发⏏者真正愿意从CU🇮🇸🤪DA迁移🚢👘过来，需要🇭🇰的不仅仅👻是性能对标，还有📦🗄持续数年的🇲🇰🇪🇸生态建设👯♂️😎。百亿元未来产🙆♂️业创投基金🔣❔落地，明➖确“投早、投小🗂🔜、投新、投🤙硬”🤖。Dee🧣🏄♀️pSeek🏈对V4👩⚕️😮-Pro的定位给🤭🌨了一个🥃直白的对♌标：内部📞员工已🤹♀️📪经把它当作日常❣🌦Agen💳🇪🇨tic 💑Coding🇬🇭工具使🚇🥰用，体验优于C🏃laude 🕠Sonnet◽ 4.5🇧🇧1️⃣，交付质量🌧🧩接近Opus 4🚬.6非思考模🇬🇩式，但与Opus♥🎷 4.6思考模😥式仍有差🦈距🇵🇪。
两个飞😟🦂轮分别是模型训🥘❤练数据飞轮和🇦🇫智能体运营数🛸据飞轮，前者促进🧐“更优🛰异的模型🤔🔢性能”，后者带🧜♂️来“更完整🇨🇿👨💻的上下文网络👮”🚃。在单一领域🇺🇾训练的适配器中🍸目录树，用人物🚓传记数据训练的🐉🇬🇸适配器在传记任㊗务上几乎完美（🕢0.96🎇🧱），但🎀🇲🇱在多跳推理🍳🍎任务上表现惨🏬淡（Hotpo🔘tQA仅0.1🐨8，MusiQu😧🧲目录树e仅0🚵🏃♀️.16）—🌷—它学会了处理🇵🇱🔵简单的信🥦息检索，5️⃣但没有学会🌱处理复🎿🇲🇴杂的逻辑推理🏸。晚点：你们具体🔭🇺🇸怎么解决📍这些问题？ 💇♂️唐文斌♾️♥：第一，😿在 VLM 初期🌫就让模型见到机🧞♀️🇸🇲器人的数🏌✉据；第二，在🇮🇳 VLA 训练时🏤🈚，不只训练 ac🥔tion（动作）🇧🇿能力，同时♿😹也去训练 g☕round8️⃣ing（视🥁觉定位）🥝🚫、VQA👩👦💜（视觉🌞问答）这类偏 V✋LM 的能力，🌬🦝做联合训练🍿。
