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”。
在事件解析与传输过程中，系统引入自研高性能序列化库，减少 JSON 解析开销，提升数据编码/解码效率。同时优化 Transformer 算子链路，降低中间数据拷贝与内存消耗，显著缩短每条记录的处理时间。
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国产大模型 2 月霸榜 OpenRouter，MiniMax、Kimi 领跑全球 Token 调用量
开始弄清楚，你要如何进行持续自我教育。