These changes, along with some additional tweaking of bubbletea’s code, reduced time spent in the gc to ~0.5%.
团队自研的超少样本具身操作大模型“FAM系列”用“二次预训练”和“热力图对齐”，让模型在执行任务时更聚焦局部关键点。比如，搬运料箱时优先关注把手，而不是依赖堆大量不同颜色、新旧程度的料箱图片去“记住外观”。
。谷歌浏览器【最新下载地址】对此有专业解读
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