自变量对下一代具身智能基础模型定了三个目标：一，不只是模仿人类动作，要真正感知和理解世界；二，能举一反三，不需要每个动作都人来教，因为现实里不存在万能的老师；三，能在真实世界里生存，遇到困难不崩，能坦然面对失败重新学习。
Wall-B 模型和现有 VLA moving架构的区别？VLA 就像 M1 之前的 Mac，CPU、GPU、NPU 各干各的，数据搬一次损耗一次，视觉模块学到的丰富信息传到动作模块只剩一个模糊摘要。而WALL-B是全球首个「世界统一模型架构」的具身智能基础模型。自变量421发布会一个家庭成员的诞生
