（来源：上观新闻）
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对比V🇸🇲🦙3仅用1🇹🇬4.8🎖T Tok❓🍓en训练🇵🇬🈴，V4-F🕑🇸🇦lash 🚶👨👨👦与 V4-Pr🍣o 的数🐋🚤据消耗量分⬛🐩别达到了32T👩🏭和33T👷♀️。第三，采用Mu💚▶on作为主优化⚗器🎲。训练数🇲🇵据量整整🕶翻了一倍多（🅾增长约💵 1.2🌺 倍）🧰🇰🇮。这一次📇🇮🇳，不再是 D🇳🇬🇹🇷ALL·E 系列🇶🇦的简单🇪🇦迭代，🧮而是一🚭🇦🇿场彻头🙇♀️💻彻尾的范式革命🐣🍊。汇博机器🕯人首席科学🐏家孙立宁🇧🇪院士认为，具身智🇧🇼能行业当前存在追🇨🇱求“全能🥨通用人↔🇷🇴形机器人”🔳🔥的误区🏐🏖，这导致了泛化🛌能力与⛵商业成本🇮🇳的极度不🇶🇦匹配🧠🎃。
