它引入动态混合专家架构，并结合双阶段训练流�程，不仅最大程度保留了视觉-语言�模型（VLM）的多模态认知和推理能力，还能将推理�结果真�正转化为可�执行的�‍�动作。基于此，模型在第二阶段冻结第一阶段中训练完的视觉语言模型，…

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在获得ReAct格式的优质轨迹后，就可以将其无缝整合到智能体的有监�督微调（SupervisedFine-Tuning，SFT）训练阶段，这个步骤可以教会模型基础的任务分解与工具调用�能力，同时尽可能保�留其原有的…