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二是多教师蒸馏策略，研究团队采用四位专攻不同方向的教师：口语多轮偏好教师负责口语化表达与指令遵循；通用教师负责基础问答与推理；Agentic教师负责工具调用与复杂任务；音频理解教师负责副语言与音频语义信息，从而确保该模型在四条主线上均不偏科。

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随着数据规模从2.5K小时增加到20K小时，验证集动作预测损失持续下降，小规模数据容易过拟合，大规模数据则更稳定；模型规模从2B提升到10B，性能同样持续提升。

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有了可逆保障，用户才敢把更多权限交出去，智能体才有更大的行动空间。

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