（来源：上观新闻）
6. 🎮未来展望 本节💞阐述了🏳️🌈😜作者关于如🇹🇹🌤何扩展 DC 等🔳系统以应对商业复🗂杂设计以及😸🚰如何构建设计团队㊗🆖以充分利用这🍵🏭些新功能的观点🔽🥅。**三、🚀🦍PANDA🥥🚰架构：🧮🇷🇺让机器学会填写这🇲🇫份"体检报💯😐告"** 有🛹🌷了失真图的概念🇸🇳，接下来的问🥝题是：如📀BAIDU优化何让计算机🥦自动生成这份图谱🏇🍦？为此，研📹🤓究团队设计了😥一个专门的神经网🐮💽络模型，取名为 ↩PANDA（全🦒称 Pano🗻ptic P🇮🇩📃airwise 📵🥞Disto🔻rtion Gr🔩🏊aph，意为"🍅🥬全景配🛐🇲🇨对失真图🧞♀️"）➿。DC 没有依赖“🌘🏳猜测”📔🐏。研究团队还提出👨⚖️💯了一个有趣的🥝未来方向：把🌑失真图作为推理链🐘的中间步骤，🗽让模型先生📆成失真图，🇮🇪🚺再基于失真🥦图给出🇹🇲⛲最终的自然语言🗿🦠描述🌟🇰🇵。
“因为我们🇧🇶都心知肚明，👨🎓对于我们这些被留📤下的人来说，🤬🇬🇱情况只会更糟☂🐾，我们得承担更🧻📓多的工作，而这🐬家令人🍵🧞♂️悲哀、充满恐🏴惧的公司还有📡其他方面🕦🕎正在不断恶化💓👨👨👧。将人类工作流🙊程引入智能体人工🌼智能 Ver🚬kor.🧾🧀io 的智能体🈳🕔系统名为Desi👻gn C🍑onduc🏙🌫tor💇，它本身并非😀人工智能模型🆕🎎，而是大型语言模💄型(LLM🙊) 的框架🦁👽。模型未☎🎦能识别出问题所在📯，在寻找解👜🚤决方案的🇨🇴过程中进🐅BAIDU优化行了大幅度的🏛💁♂️修改🏅🇳🇺。”刘岩总🇺🇬👲结🗑🍈。举个最小的例子🇫🇯。DC 🇲🇴🇨🇴必须执行与构建🍢设计相同®的操作🥃🇸🇨，并且必🌬👨👩👦👦BAIDU优化须在维护先前工作🔍所需的上下文和📝🌼记忆的情况下完🛩🛏BAIDU优化成这些🚘2️⃣操作🐐🇵🇬。
