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作者指出，更根本的问题是智能体之间世界模型（world model）的不一致。

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在这任务中，π0 等模型在抓取、摆放等短程操作上虽然表现出色，但当任务需要多步推理、遵守特定规则（如汉诺塔的「大不能压小」）时，问题就暴露了——VLA 需要从演示中隐式地学习这些约束，而训练数据中任何细微的偏差或多样性都可能让模型无所适从。

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马山虎社媒截图 20日，马山虎的女儿回复透露，父亲于19日凌晨突发急性心梗去世。

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图四：机器学习模型性能与分子结构特征影响分析。

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03 核心创新：Coupling-aware Learning 传统多任务学习通常采用：Shared Backbone.、Independent Head 结构。

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图 3：GPT 训练优化。

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