（来源：上观新闻）
一台机器人🕦😛出去做🚘🇩🇯一场活动，需要🌋📌运输、调试、工程⏲🔥师驻场、😴安全保障😏🇰🇵。今年早些时🥑🇪🇬候 Ant4️⃣🚿hrop⛈😋ic 发布了一⛹️♀️份关于A➰😟I对劳动力市场🇱🇻影响的重😳磅研究😬。对于需要用真🇿🇦实世界数据喂养🇸🇽👷♀️、持续😃迭代的具身🙎🇦🇫智能模型来说🚐👩🏭，这种场景密📠👩👩👧👦度几乎是🌷🇸🇿无可替🏈💬代的😺🕗。
从天工AI以往的🕵实践来看，这🏊🕵️♀️个平台包🏟含内外两层🐴。机器人进家庭，还🔊🎃需要一个合适的「🤭🥨入口」❇💈。你的龙虾现在能🚤🎅画画了💑。更现实的问题是，😓未来S🤠⚓paceX♦又能否🌆兑现这个定价呢？📭 讲个更大的▪💟故事 首先，我♣🥈们一起看看现🆕✋在的S🏩🇨🇲pace🥮🤽♀️X究竟什么样⬅。在AI🇲🇳😓 for S⬅cie📮nce（简称🌷✋为AI4S）中，🎺这一过程离不👨👦🇸🇨开算力、🎸🎷数据与模型➡⬛的深度融合➿◀。
以LLaMAX💞模型为例，经过🦠WALA🇨🇬🚖R训练后🇦🇴，它在xC🇻🇳🧚♀️OMET评估🕔指标上的平均分🍘🐽数从64.97🉐提升到了71💘🏕.34，🌒😻这相当🏐于提升了近10%🚉🃏的翻译质量🚻。二、精🇩🇲心策划的数据烹饪💁🤥过程 在开始🌛强化学习之前，模🔇⚓型需要经过"💕💙监督微调㊗⏫"阶段，🥈这就像🏖为一个厨❄师准备各种🧤优质食🇰🇼🥇材一样重要🇧🇱。
