（来源：上观新闻）
论文里没🍻有长篇大论🦎🚺地解释CS⏺🤱A和H🕑🚟CA为什🏩🔋么要配🏊♀️对使用，但读完🕌整个arch🇸🇻🌶itectu⚖re章节，能🥨看出它们的🐜分工🚙👳。无论是Skill🔝⚾（技能）的🇷🇸构建，🙊👓还是记忆的整理🌟与压缩，✨🐩都需要👩🚒🦐人为参与☠🇲🇻。
这些场1️⃣谷歌工具景的意义，🚵远不止😱于羽毛🚵♀️💂♀️球本身👗👩🎤。与去年11月发🇧🇶👩💻布的第七代I🇵🇪ronwoo🚑🐝d TP😝👳U相比，🇻🇳🏄♀️谷歌工具TPU 8🐎t在同等价格🏐下性能提升🇬🇧👨👩👦👦2.8👧倍，TPU🦠 8i性能🛁提升80%；两款👄🏞芯片每瓦性能均较🌥🇰🇭上一代提升逾一倍🗃，TPU 8🥗t达124%🧔🇵🇷，TPU 8i达🍿🏠117%😫👨⚕️。
基于这一架构，🥛WAL👠🇰🇾L-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”↔。
