ATM. ATMs hand out cash, and one thing we all know about cash is that once you
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”。
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Google 的 AppFunctions 也是同理。
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行业应该先“收敛”到标准硬件构型，比如至少上半身双臂可以达到共识。再解决不同负载、节拍的泛化问题，而不是总用新构型解决问题。
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