（来源：上观新闻）
WUM做的，🇧🇧正是同一件事： 🚱🈯将视觉、语言🔗、动作🍖、物理👩⚕️🇰🇾预测等👂🧤所有能力，放🇹🇿在同一个网络中⚙，从零开始☦联合训👨👩👧👦🔟练，融🇬🇵🕔为一体🔊。这不是其前代大🥼模型WA🔳👖LL-🚜🐵A的升级版，而🇨🇻是一次从🐮🛐底层架构到训🔪💥练范式的彻底重写🇦🇲。作为联邦政府的🤡🐬主要承包商🐺，SpaceX🇷🇸📙将被要求详细披🔧露其财务🇵🇲🥙表现，以及与马⛱💚斯克及其关联公司🚀之间的交易🚄情况🥏🚈。换言之，每完⤵🎛成一次任🏴🍍务，Herm💩🏜es会从🇲🇿⤵执行过程总🦂结并保存一个🇰🇭个Skil◾🇧🇹l，下次遇到🤟😮相似的问题🕔时，它可以直接加📖🕠载这些技能，并在⛩👪任务中持续完👳♀️🧚♀️善迭代⤵。比如用户要🇻🇳〽求退款到原来♊👨👨👧👦的信用卡，A🎵I明明查到🇦🇼♏了正确的信用卡号🇫🇰📆码，却在🏎💜调用退款工具时📘填入了礼品卡🚟📌号码🍇🇲🇿。我可以🇨🇴把同事，以及他🏟们的虾都拉到群里💶🔑。
Kimi 的👩🔬🇸🇷改动是把这🇩🇲整套协同😤🇧🇱从命令行📷搬到了群聊界🧤🇵🇲面🧦🌏。它把所有中🇿🇲🎖间成果都以🖊🍛文件形式保存在一💁♂️个有权限管理⛎的共享工作区☢泛里🥳🎹。姚双给出的答👨🏫案清晰明确：👩🏭服务、安全、稳👿🧘♀️定性👨👧👧。“它更🧚♂️像是一种🔜情绪消👨👩👧👧费，是在追🇨🇳逐一种🏛缓解焦虑的安慰✉剂👨。作者可能⚙🐶只写了主要⏬思路，很多实现❄细节散落在各个章👣☮泛节，甚至完全没🏊♀️⛽有提及♓。基于这一架构，👳🇵🇷WALL-B实🎭🎐现了三项现有模型💾💂不具备的核心🍶能力：🐥🇨🇲 1. 原🐐生多模🏃🇨🇱态+本体感 W🚋📫ALL-B从😣训练第一天🤡↩起，就同时👩👦👦🥑接收视觉、听觉、↘💣触觉、语言、动作🍼🎱等多模态数据🧻💪，实现“多模态🚑泛进、多模🚌👱♀️态出”👁📝。
