（来源：上观新闻）
流程分两步🙃🕔。在盖尔发布的内👩👦🤪部帖子下🥢🤖，一个被大量🤺🇬🇧点赞的评论🎯是一张大象的图🇧🇬片，暗指领🙅导层终于🎚🌕“正视🇹🇳了房间里的大象🚂🌠”(即长期被🧞♂️回避但🇺🇦🍉显而易见🐝的问题)🆑🚺。目前市场上已经存🗻🏊♀️在一些专门处理图🏂😊像质量问题的🧔🧒大型多模态语言❤🖍模型（可以🇸🇳把这类模型🛥😘理解为😶🇷🇴"能看图说话💋⤵的AI"）👩❤️👩。Hard级别中🥪，两张图的每个🥄区域都🤭可能有不同的失🤶😎真类型和严重程度😄，需要逐区域👠📺精细分析，是最🥩💠具挑战性🍗的场景🐿。
。更致命的是，🎖🇧🇶VLA📈只能“模仿🌐”训练数据🚭中的轨迹，它🚟不理解杯子为什🐘么会掉，👩👩👦也不理解为什🎉么盘子悬在🧸🐴桌边需要推回📺去🇮🇲。Muon是前几年👯Keller 🌌😍Jordan👨🌾那批人（他现在🍜🛂在OpenA🧨I）在小模型📣超凡蜘蛛2免谷歌版中文版上验证过的优化器🚂🛏，基于矩阵🕟正交化🐸。在VL🧮超凡蜘蛛2免谷歌版中文版A“统治”了具身🇦🇸智能三年之后🥝🇲🇻，世界统一🇱🇰🇦🇿模型（WUM😡🎎）或许第🇵🇫一次让机器人拥有🦜了真正的“😋🤟世界观”🎇🏺——它能理📦解物理规*️⃣超凡蜘蛛2免谷歌版中文版律，能感知🍚💤自身边界，能🔲在真实世界中🐘不断学🏅习、自💧我进化🙉。
