（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0️⃣😩。实验逻辑很🇪🇬简单：对🇨🇭🕋于一对图🦖片，PAND💄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🔹beautitul的中文。
研究团队测🦂试了四种合并方🕵案，通过率均低于🎺TRACE的👆🌾按需路由策略🔹。。通常，只需要 🧗♂️Bash、😛😖Edit 和🇴🇲 Su🖲☁bagent 这🇹🇯🚷三个工具，但也可😄🦃以使用这些👜🇬🇩工具的🇸🇿🕊定制版本以及其🇱🇷他工具🍆🛅来提高性👨💼能💕👩✈️。
第三个局限是🚚比较关系标签依赖🇨🇦🧂于 TOPIQ🗾beautitul的中文 这一特♦定的图像质量评🚫🕔估模型😥，可能会🇵🇳🌓继承该模型的感知🍭⁉偏好😀🍌。无论是Skill🥀🔄（技能）的构建，🏣😅还是记⬆忆的整理🏈与压缩，都🏚😶需要人为参🧾🗜与🆖🔎。
