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此外，05｜从单点生成到群体智慧UniScientist 引入了一个额外的训练目标，成果聚合目标：给定同一问题的 N 份候选科研成果，模型学会融合各家优点，产出一份更完整、更稳健的最终成果。通过 Rubric 阈值的 rejection sampling 来筛选高质量参考答案，聚合能力与科研生成能力一同被训入模型。
最后，尽管该技术可能降低单设备内存需求，但整体市场需求未必萎缩。内存约束的解除反而可能加速AI推理应用的普及，激发新的应用场景部署。
另外值得一提的是，我们希望将机器人外部特性提升至人类水平，或达到80%，这样体验就会舒适得多。
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