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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Gene Munster, manager partner at Deepwater Asset Management, said that buildout was likely to continue for a long time.
问题在于，具身智能没有大模型那样的数据体量去覆盖所有光照变化。但换个思路，如果模型能关注局部信息——比如只锁定每瓶水的外观特征，而不关心背景、光线、桌子颜色——就能避免被全局变化干扰。这正是我们做“热力图”的出发点：让模型聚焦操作对象本身，而不是整个画面。