WALL-B大模型可以让机器人拥有物理意义的『世界观』，主观感受物理世界，具备零样本泛化能力，每一次尝试都会进行自我调整、自我训练，直到成功数据自动写入，以达到持续自我更新（原生多模态记忆）！！
这是要挑战并且超越传统VLA，或者说自变量已经走在了VLA的前面，更具创新和前瞻性！！
而且说到落地可行性，自变量WALL-B底层是自研的世界统一模型架构（WUM），视觉、语言、动作、预测统一训练，以实验室数据打底，真实数据提质——去了超过100个真实家庭采集数据。王潜在不到一个小时的时间就结束了发布会，并且直言现在机器人还是"实习生"，但是35天后就要住进真实家庭了，这个是真的有落地计划的具身智能机器人啊！一个家庭成员的诞生自变量421发布会具身智能
