（来源：上观新闻）
模型需要在真实的😨任务链中🏠摔打、试错、积累💿🈺反馈，才能🧧习得那些在实验室🌱里训不出来的能力🇸🇲。有开发💔💐者说，调完之后“🚙相对感🐶觉不降智”🇺🇬🔂。参考资料以🏌及图片 Bey🈵ond the🤣♨ Bee👩👩👧👧p: S🔼🧰cala🐥👨👨👦👦ble Col📤😮lision🍋 Antic🇪🇭👩✈️ipatio🛋n an🇹🇳d Rea↙l-T💤🇼🇸ime Expl🇷🇺ainabil🔟ity🇰🇮🇮🇷 wi🤼♂️th BADAS🈶-2.0. V-🙈🙁JEPA 2🤣: Self🛋🔰-Super👨🔬vis😜🥾ed 🇬🇬🇲🇨Video 🇸🇿Mode😦ls Enab🏊♀️📹le Under😥🍄standing🚱, Pred👫🇦🇴iction 🙎♂️and 🏧🥙Planni🍓ng🗾🙊。问：你们怎🈺么定义和合作伙😷🏫伴之间的🇹🇭🐭界限？是倾🏋向于做那个全栈🇰🇲解决方案提🚦供商，还是说只提🇬🇹供机器人大脑和本💴体，由合作🤨⛵伙伴二次开发💍。
晚点：但没有🇹🇷🇱🇺你，别人🇲🇼也会继续📄☮改造🚽🆗。晚点：安克🚑的阳萌说，手机、💥😸汽车这📌🇧🇬类千亿美元级的👷🤭超级品类，做🇾🇹成，要靠命🇦🇶🇩🇯。不想要一个在软🎿件公司里从财务总👯♂️💍监成长起来的硅谷🇱🇸式CFO🙊。大众对A🏟⏲I的恐惧，🧿🧭本质上👮🎃是对未知的恐惧🤞。” “我知道其实🎿🧹我在这🆕讲，大👮♀️家一样⤵🛂还会有人黑🔠我，一🤦♀️📠样还有⛽人说你营销👈🔚，他们爱🔃🌁怎么说🥄怎么说去吧，无所😬谓！🦀。五、目前🇬🇩🇪🇪的挑战与👩🦱约束 从行业研👆🍔究者角度🏉，BADA🛐⚔S-2.0 🐱的约束分布在几🤷♀️🐓个层面： 数据🕜层：长尾类🚋别虽然大💎幅改善，动物🧱、极端天气、罕🏇见基础设施等仍是🔹☯最难类别👕；数据飞轮🛬依赖已有部署规👌模——论🙌⛪文自己承认"最😘大的可📍迁移经💛🙃验是：🧛♀️已部署🧢的模型本身就是🤴✈最便宜的标注器🛥"，但这📣等于承认没有 1❣.0 的🎚量产规模，⬆🍨2.0 ✳🇺🇿的数据🇹🇰扩展是不可能的💶💆♂️，这对🏐🥤想复现这🐔套范式的团🇩🇲队形成门槛🚉。
