（来源：上观新闻）
图1展🧿示了一🦓个具体案🕥🇰🇲例：在"侮辱性🇷🇼⛹言论检测"这一🉑任务上，🤕AI科学家🌋🇬🇧在23小时内自⭕🤷♀️主完成了74轮🃏实验，将模型的验👨🏫证集AUC（一✒种衡量分类🚟®模型好🎬坏的指标，越🦉接近1越好）从🐤👮♀️0.903提升到✂🔵了0.98🇫🇷👡2，期间经历🐱🔪了18次"🇦🇲找到更好方案并🇮🇹💷保留"↔的关键节🥓点，同时也经🎪😭历了大量"尝💀试无效🏣😝果而丢弃"👩💑的探索过程，全🍖🚤程无需💮人工干预⁉。整个分析过程🔋👹会独立🏠重复多次，只保留🧑👩🦲每次都稳定出🇹🇷🏞现的结论🧣🌺。“如果你连‘龙虾🇸🇳’都还没养🚇明白，🎊‘马’其实可以😭👜先放一放🇹🇫。它的核心定🐜位只有一句话： 🤸♀️↗The ag🏺ent that👩⚕️ grow🌨s wi🤨🦅th you. 👩👦👦（跟你一起成长的🎹智能体☝🇨🇩。
董事长成🇦🇪锐进一步说🇧🇼明，此举旨在避👰免为满足短期报🇹🇬🧞♀️表要求而🛶压缩底层🥪❓研发投🎌入，防🇳🇺止公司🐜🇱🇰陷入同🔽💳质化竞争，从而为⚔🇰🇼战略执行预留必🇧🇪🤾♂️要的空间◽。这种思路对🆓普通用🇻🇮户意味着什🥮🇮🇶么？以客服机器🔉google review人为例，如果🏨🔉一家公👨🏭司发现自🕧🤾♀️己部署的AI助📍🤟手在处理退换货时⛲经常出错，不需要🦇🍆重新训练整个模型💆♂️🐻，也不需要从头设👨👨👦👦计训练方案—🇷🇺—只需😊要收集一🧪🔪批失败记录🐓🇲🇽，跑一遍📱🇲🇼TRACE系统🕸，几个🎸小时内就能生🌆👨⚖️google review成针对🌈这家公司业务特㊗🚚点的专🙇🔧项训练，修🐓补AI在该场🇱🇸🧜♀️景下的具体短板🇻🇦。
