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第三，Our model is trained with SFT, where reasoning samples include “…” sections with chain-of-thought reasoning before the final answer, covering domains like math and science. Non-reasoning samples are tagged to start with a “” token, signaling a direct response, and cover perception-focused tasks such as captioning, grounding, OCR, and simple VQA. Reasoning data comprises approximately 20% of the total mix. Starting from a reasoning-capable backbone means this data grounds existing reasoning in visual contexts rather than teaching it to reason from scratch.
此外，事实上，资本的狂热源于技术投资的基本逻辑以及对产业未来的无限遐想。目前，人形机器人普遍被视为继智能手机之后，下一个颠覆性的硬件终端。并且人们乐观地认为，人形机器人未来有望进入工业生产、家庭服务、商业接待、特种作业等海量场景，而照此宏伟蓝图预期，未来人形机器人的产业规模绝不低于万亿级别。
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