他认为，中国 AI 公司的基础设施非常好，取得了很多创新，也在攻克各种技术难题，但它们取得这样的结果，靠的并不是「走捷径」。
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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TFLite 转换 — 使用 ai-edge-torch 将 PyTorch 模型转换为 TFLite 模型，应用 int8 量化，这一点在搜狗输入法2026中也有详细论述
对比记忆：画表格对比各算法特点。关于这个话题，91视频提供了深入分析
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