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用大模型合成问诊对话，最容易出的错不是演得不像，而是病人太配合——提前把医生还没问到的东西说了。这篇论文把病人人设和临床流程拆成两个 agent，再用三项质检兜底。
新论文用与机器人无关的程序化合成数据给模型做预训练，零样本动作预测拿到非平凡表现。讲清合成数据的边界：能当先验，替代不了真机数据。
Cosmos 3.5 这次的重点不是模型本身，而是把"造训练数据"拆成清洗、标注、生成、评估四道工序。附三条判断合成数据值不值的方法。