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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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return new TextEncoder().encode(str.toUpperCase());，详情可参考爱思助手下载最新版本
具体来看，Perplexity Computer 可以指定 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 担任核心推理引擎，同时调用 Gemini 进行深度检索、Nano Banana 生成图像、Veo 3.1 制作视频以及 Grok 处理轻量化高频任务。