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GEO的核心挑战:多模型、多问题、动态变化,尤其是，消费者对“整理信息、比价、计算优惠、识别价格变化”等工具性功能接受比例在65%-70%，但对“AI直接给出购买建议或自动下单”则降至37%-48%。,在横跨30项真实任务、4个机器人平台的三方真机测评RoboChallenge Table30 v1中，代号为Lira”和Atlas”的两个Qwen-RobotManip版本包揽前两名，任务涵盖拧水龙头、插网线、双臂倒薯条等，评测方评价其基础任务稳定，高难任务可突破”。
