（来源：上观新闻）
基于这一架构🌡👮，WA🕛LL-♈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”🐙。在规模上，TP🧟♂️🚒U 8t🚥🆔最多可🥳将9600🕢块芯片组合为单🛣一超级计算节🗝🍷点（supe🎱rpod），👋🚠google review并通过JAX👩🎤🎾与Path🦴🎌way🐸🤺s框架将分布式🏮训练扩展🙇♀️🔉至单一集🌳🧶群超过100🇳🇱🧮万块TPU芯⛱片🖊。
此外，商业化芯👨💼片还面临着诸🍷😽多相互关联的约束😳，在实践中，这🐿些约束⛑🍶需要通🇬🇫过设计迭代来👨🎨满足*️⃣🙌。比如一🧮🧺张图里，天👀🏹空有雾霾🕴🤯，人物😁🉐有噪点⛸▪，背景🏠💢有压缩失🧼真，系统🚛☝需要逐区域识别不👾🗨同的失真类型👹👩。Verkor🥮♿.io计🇧🇾划在4月底发💆🍼布设计😝🏪文件，其中包括V🇬🇭🎰erCore 😟CPU以👩🦱及人工智能代🇱🇮🎨理系统Verko🇨🇵r近期完成的🇪🇪🛶其他几项设计🎸🛂。
