自变量机器人发布了全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型：WALL-B。
该架构的设计思路类似于Apple Silicon 的统一内存架构：在苹果 M1 芯片之前的 Mac 上，CPU、GPU、内存各自独立，数据搬运产生的延迟和损耗成为性能瓶颈；苹果通过统一内存架构让所有处理单元共享同一块内存，性能由此大幅提升。
该模型将视觉、语言、动作、物理预测等所有能力，放在同一个网络中从零开始联合训练、融为一体，消除模块间的边界和数据搬运损耗。
具身智能自变量机器人
自变量机器人发布了全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型：WALL-B。
该架构的设计思路类似于Apple Silicon 的统一内存架构：在苹果 M1 芯片之前的 Mac 上，CPU、GPU、内存各自独立，数据搬运产生的延迟和损耗成为性能瓶颈；苹果通过统一内存架构让所有处理单元共享同一块内存，性能由此大幅提升。
该模型将视觉、语言、动作、物理预测等所有能力，放在同一个网络中从零开始联合训练、融为一体，消除模块间的边界和数据搬运损耗。
具身智能自变量机器人
