（来源：上观新闻）
缺少了多模态能🎄力，确实👺🍅会带来一个现🇻🇨实问题🚏，一旦涉及视👨👦☪觉理解、🍖😼图表解析、、♍〽PPT/网页/软🐸👫件界面处理这些场🦖🍌景里，就到了模型📋的能力边界外🙀。无论是🥁🧪马拉松🥑🐝赛场、工厂🎏🇳🇺产线，🇲🇩🙆还是仓储分🌾🇰🇭拣、家😒➡庭服务，人形机🛋🙋♂️器人的规模化落地😿都始于🎬🦡感知系统🥧。
这意味着，开🍅🇯🇪发者不🧂需要庞大的算力集🍝✉群，仅需单张普🇳🇨通消费级R👁️🗨️TX 40👆90显卡，就能跑🕘🇺🇦通VLA的强化😺学习后训练（📫Pos🕋🚸t-traini🇺🇾🇵🇦ng）🌵🇳🇨。先问模型能否识别🇸🇱死亡表象⛈的线索，再问有🕐👬没有捕捉到🆙反常细节⛓，接着要求推断假🚡死的目的，最👨🎤⛵后才让模型给出终🇵🇫🇲🇴局结论🔺。以上提到的😠🍢都是强电强磁⚰，其实超导在🇸🇬🤺很多电子学器件🧔🖨里也有很多用🧶途😆☘。
紧接着🏵，Meta传出🏬正在考🇦🇸虑从20🔙🛴seo和geo的区别27年起🧕部署TPU🍋🇦🇿。为了测试真正的📪能力，必💡🥔须回到⤵原点，重新🧑拆解视频理解👣的演进过程9️⃣。专注AIGC👩🎓🧗♀️技术的专业社区，👦关注大语言模🧔型（LLM🍑⛹️♀️）的发展和应用落🕎↙地，聚焦LLM及⚜🍰AI技术的市🦹♀️场研究和开🐀发者生态🇲🇩👲，欢迎关注⛸⁉！ 日🍒常使用多模态大模🇨🇻🧞♀️型看视频时，大🦘家常常觉得🙉🌄它似乎什么📍🤸♀️都懂一点，深究Ⓜ起来又有些答非🐉所问🥣。
