（来源：上观新闻）
论文中，D🕷eep🧶See🤫k表示：🤐 Deep🥖🚂Seek-V4👆🌗-Pro-🥣Max在标准推🌧理benchma🈵rk上优🛤于GPT-5.👝🦸♂️2和G🤬日本smc公司官网emini-⛲3.0-Pro💆，但略落后🧓🦗于GPT-🈳🐭5.4和Gemi7️⃣🐓ni-3.1-P🇬🇮ro🇬🇸。姚双告诉记🤝者：“不像大公司🌳➕业务流程和🍩🥨决策流⚰程很长，小🍇🦂公司非常快🥊速，这是很便利🌛👡的地方🇫🇴。第二，设计h🕊🥺ybri🚤d atte🔕⛴ntion架构🚨🔌，CS🛄🍼A和HCA交👛替叠加，解🤶◼决长文🔌👧效率问题🇦🇶。
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👨👨👧。比如，一🦂个盘子🏖一半悬空🔯在桌沿外—😨—它不需要👧见过这种🇸🇷情况，就能推断出⚓🇲🇦盘子会掉落、摔🐳🚏碎，从而采🤭🇱🇦取预防动作😃📨。基于这一架构🇸🇱，WALL-B👪👄实现了三项🦹♀️🈵现有模型不🥇具备的核心🛴日本smc公司官网能力： 1. 原🎂生多模态+本👨🚀体感 W👩💼🇵🇭ALL-😞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“🇪🇸日本smc公司官网多模态进、多模🐫⚱态出”🇲🇱🐣。
