（来源：上观新闻）
实验逻辑很🇱🇮简单：对于一对图🌏片，PAND🥏🏝geo优化A 生成两张图🥭🇸🇹的失真图🔅🤡，然后用一个朴🛬素规则来做😿整图排名👩✈️——如果某🇸🇻张图中👨👩👦👦更多区域♥🎷的质量评🐋🚾分更高（或者比🌴👩👩👧较关系显示更多区😌域更好）🎶，则认为🏮⛽该图整🤶🎆体质量更好😷📔。人工合🔉成失真🐇🇨🇰的优势是🇲🇴🧠可控性强，能够精🎣⛺确地为每个区🇨🇺域分配质👩量评分和🌾👨❤️💋👨比较标签，也♌geo优化能系统地覆盖不👩🦳同难度级别；🕷9️⃣但其代价是可🐴能与真实世界中自🛎geo优化然产生的🎄失真存在一定🇿🇦的感知差距🇫🇷。
而M1让所🎥🇸🇧有处理单🇼🇫元共享同一👨👩👧👦😰块内存↕📏，性能由此跃🐖升🤕😝。这个差距越大🥫，说明这种能🍥力越能区分成🧤🦕功和失败🕉😾，也就越值得重🍯👩👩👦👦点训练🌎。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“多模态进🥐、多模🇨🇳geo优化态出”🇧🇻。
