（来源：上观新闻）
3. 与世界交互🕔并自我进化🤫🗯 这是W🍓UM架构🇸🇰🚍与所有VLA🚈🔟模型最根本的🎧⌚区别🥕。Slidin🍲🧺g wi🇻🇪ndo🕹w attent📸ion作为辅📠🌳助分支🕺。**六、💶不只是纸上谈兵：🇸🇦💛在经典游戏控🇧🇮制任务上🥵🈴的验证☎** 🖥🛡为了排🈹除"成功可🥩能只是因为在🇾🇹🤛某个特定训练⏫框架下🇵🇱🌔的系统🔌优化"这一疑虑，🇦🇲研究团队把SP🍪🚰PO移植🎺🇵🇬到了五个经🍲典的强化学习控👨👧👦☑制任务上：精密版Cart🚼🌓Pole（🥤控制杆子🤝不倒）、Mou📖nta💂♀️inCar🇻🇺（让小车爬上🇭🇷🦸♂️山）、H🇧🇻opper（双👩🍳🇩🇯足机器👨🚀🚁人前进🚥泛目录）、LunarL👱ander（🎑🧝♂️月球着陆器着陆💞）和Pen🇳🇫泛目录dulum（保持⚽摆杆直立）🕷🛍。
结果呢☂？模型给出的回🇨🇱答根本没有涉及区⛔📩域对比，也❄🍚没有质量评分，💂甚至漏掉了👙💀某些区📊域，给出的是一段👲对整张🇲🇬图片的笼统🏋️♀️🦟描述🔰。“我可🔡能就要说再见了🐤。但效率，并不🐯🔸是机器人与⏭人之间唯🏊♀️一可能的关🌵㊗系🎧🇨🇮。这个任务远比"🎾理解复🚷杂推理过程"🍀🔕简单得多🇪🇺🕘。创作者要牢🕗牢握紧方向盘📠🦐。事实上9️⃣🚒，今天🇬🇪泛目录的双足机器人📱能后空翻，灵巧手🙅能写毛📌⏹笔字，力控关节精🇨🇱🕔度已达毫米🌦☎级，问题出在智能🚵♀️。
