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最后一步是装盘：按场景、任务、动作、技能、物体五个层级分好类，均衡配比，防止模型偏食。

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LLM生成的模拟访谈数据没有这个属性，原因是LLM在每个token步骤独立预测，没有维护跨情境一致的内在状态。

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“数据差但预期不弱”的反差背后，是理想汽车正在拆除过去赖以生存的“旧墙”，试图在以具身智能为核心的“无人区”里建立新的护城河。

第二道墙 为了作弊，模型自己钻出了沙盒 破解数学难题让人兴奋，下面这件，却让人后背发凉。