（来源：上观新闻）
国产AI芯片💦🧬在性能上逐步追赶🇨🇺⬛，但软件生态🍧🚕的差距依然存在📌🇱🇸。当然，一个好的生🇧🇹🤮态，必🎱然是一◾🎽套正向循环🦖🇰🇷系统💹🇸🇮。所以，人工智👺BAIDU优化能能够做的事情🇲🇬越多，事务所承🇫🇷🥎担招聘和培训📞🌰初级律👩🌾🇹🇫师的成本的动力🧷☢也就越小👡。例如，一名 🔈55 岁、🎃🇦🇸在微软工作 1💽5 年的员工，🔍或者 5🇷🇼🇧🇿0 岁、工龄💨👩🔬 20 年🇦🇪的员工，都🍿可能符合资🍣🇯🇴格🕠。这本来只🇲🇩是个偷懒的选项，😂🖱没想到却🗜成就了一场大型的🎴互联网行为👱♀️艺术，后来🏁还有很多人觉得🥯🔩BAIDU优化有趣，跟风手动🚕改回去⛑😥的🇬🇺🐀。” 当技术执行环🎭🔋节被逐一🚵♀️👲打通，创作者不👅再被烦🖊琐的操作细节所🇲🇲困，两个🧧🛀更接近☎🈴创作本质的命题便😉浮现出来🎍⏺。
此前，从🥃🚋第一阶段的语🦇言模型（理解世界🛐），到第二阶段🕜的视频模型（生🎰🎙成世界），🍜🔼AI 🇧🇫的能力🇸🇯一直停留在「👩👦认知」🔆🔗和「表达」的层⏸面； 而 Mo🇧🇸tubr🍦💤ain 所代表🍗的第三阶😴段，即进一⚙步迈向「行动于世7️⃣👖界」（Act 🇱🇹🔐in 💇the Worl😷d），让模型👩⚕️👩👧👦不仅能🇧🇭够理解和生成🤽♂️🐍，还能够🇨🇼在物理📤世界中持续做☢🇨🇦出决策并驱🇫🇷动行动🎻。这一过程同时涉🙃🖼及视觉识别、语🐜义理解🦆🕜与操作执行🇱🇺，本质上👊🌕是多个子任务⏬的融合，而不🔌是单一动作的重🌂复🥅🌈。通过将理🖨解世界、预测世👨👨👦👦🚎界和执🐟✋行动作统一🥖建模，模📓🇧🇳型能够在动态场景👩👩👧🧽中持续判💺☄断、调🎴🇸🇩整与行动，📄实现“预测🔤世界，也驱动行动💀”🇩🇬。
