（来源：上观新闻）
过去的方案🧩因此只能使📷🔭用小型神经🌎网络，处理🕒能力通常停留在🏊♀️🏀数十万参数🔅⛸的水平🇵🇸。训练方式是一种叫🤜🏀做GRPO的🇬🇦强化学🦍🏜习算法：A🍰🇬🇸I在练习场景中一🦕次生成多个不同↩的答案，系统根据🤳每个答案的好坏给🚻🍾出分数，9️⃣然后通过对🧠🏚比组内🥛分数的高低🌗🤕来计算🍰💦每个答案🥐🍸应该被强化还是💗📵削弱🍦。当然，PA💁♂️NDA只专注于🏢🛏生成结🙂构化的失真图，🚻🎻不具备大模型3️⃣的通用对话能2️⃣👨🏭力🥎。
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 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🎯9️⃣模态出”🙀。它通常🎞🤼♀️会将 VC🐷🇪🇬D 文件转换🎞➕为 CS🦸♀️V 文件，并利😉🌐用 Py💗thon 的强🍁大功能来简化处理🧨过程⬛🌞。但如果能拆出多个⛹️♀️🆚 Agent，⏹🇲🇬地蜘蛛分叉的时候🥏让子 Agent🏃 各自探索不同🕹方向，流水线的🇹🇩时候让不🇩🇿同 Age🏍nt 🔫🧾地蜘蛛负责不同环节，主🇳🇦🍶 Agent 管0️⃣📞总方向，整个执行🤶🎆过程就会🌾更快，也会更稳🎛⚽。
更强大的视觉特☯征提取器、更复杂🇬🇵的跨图像对应😹🎏机制，都可☹能进一步提升🇹🇱性能👨⚕️♑。AGI属于☝🥚每个人🔑🕚。第三，旋涂硬🇸🇪🇸🇿掩模，在刻蚀🛀工艺中保护特定区⬜🍞域的材↕🎱料👙❣。操作上比较简💿🛀单，我演示下主🇨🇻要是给😅🇦🇲大家看看🖐📺流程💤🗻。
