（来源：上观新闻）
在7B👭规模（70亿参🐬数）的模型上，结🇱🇰💚果同样清晰🍓。整个过程对每一层🇶🇦🕑都跑一遍🇧🇻。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 WALL🇹🇦💎-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🇯🇪💆进、多模态出”🔠🤣。
其实这个原理🔅很简单，大家可以🌏🗞把它理解为🏄♀️🚶♀️我们刚📭🧽才的脚本为📞🇲🇱第三方的 O⛴penC⏮🤪law 接入🧗♀️了 Kim🕤🏌️♀️i 这个 👘Channel😠。相比之🇩🇬下，直🏀接在目标场景里✊进行GRP🎲🐭O训练的曲线显🇳🇿🧝♂️得波动起伏，甚至🛳🙆在38⛓40轮次✈时出现了下滑（🚰从37💭.8%跌到3🇷🇺5.4%🦟🤡），最终停留🤰🧛♀️在37🇲🇳.8%💋🇱🇷。
