（来源：上观新闻）
它的唯一任务是🔮，在看到一道题🎵之后，预测当前📞👻的AI有多大概率🐢🌱能答对这道题🐈——用一😫个0到1之👩👦间的数字表示👩👩👧👦🥙。这个视角的转🐵⛷变非常重🙆♂️要，因为它™意味着：当你🇵🇹🍠不再试图给每🇧🇴📉个步骤单独打分😺，"打分员失灵"⌚😇的问题就自然⚛消失了🎟🇲🇶。首先是特征提取🦍📋器的选择🚫。
基于这一架构，W😁ALL👨🚒🉐-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🥃 WAL📛L-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”🇯🇵。虽然我🌴🐯们发现这并未影响🍰⬛ DC 😦🇵🇪实现功能正确性的🚒👔能力，但却增*️⃣🥴加了 D🐼C 调试🏋️♀️🛌时序问题的👨🍳难度🆙。
