（来源：上观新闻）
在7B规模🥦🚠（70亿参数）的👨👧模型上，结果😽同样清⚖晰💏。因为物理规律在不✡◀同环境中是🌖♿一致的，WA🇭🇺🆎LL-B进入🤷♂️🌷任何一个从未去过🕙的家庭📣，都能利用1️⃣对物理常识的理解🇧🇱🗄来应对新场景，不🧙♂️♉需要重新训练🚴♀️。AI最终是能让👯影视行👨👩👧👧⤴业回春，还是引火📭烧身，难以预🇰🇭🤸♀️料👭🚹。
这说明预测题目🧜♂️👨🦲难度所需的🇵🇸能力，远比解题🚺能力更容易学🇮🇹🚱习🎷🐵。而WA🐈🦡LL-B所采用的😇世界统一⚽🏧模型（W🏀UM），则🎆🇲🇵是一次彻底的重构🇨🇻。吴维斌曾在接🍕受《Vis👱🇱🇺ta看🍕天下》🇿🇲的采访📇时透露，原来日🐙均2万的威亚👽戏，如今🇬🇪🛍AI几块钱🇲🇼就能迅🇸🇪速生成，🤟网络书源真人的付出变得廉🏓价⚛。
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 🦁⬛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🇬🇬🚎”🥯🇦🇬。
