（来源：上观新闻）
他向记者坦言：“🔙我之前在阿🦃里巴巴🎀、字节跳动等大🏆🍨厂工作😆，后来去了硅谷🇳🇬，跟一些🇱🇦朋友交流，🇾🇪发现那边氛🥃⁉围很好🏍，几个人一碰就能⬛👨✈️做新项🇳🇫💆目🦌👑。然而，它的代价也🇸🇩很明显——🇪🇨📤每道题都要🕵️♀️❣生成8个答案，计💉算量直接翻了8倍👩🎨。第三步，🏑core att🕟ention🇨🇽。这不是在🥿抱怨某款产品，🕊这是当下🐖几乎所有🎄🐭 AI 工具的🍼♿共同局🌆🇬🇱限：它🐹们没有记忆，也🤓🎃没有成长🈺🇶🇦。AI科👟📁学家在使用Ge🇻🇬🍊min🧦🧿i-3-🇩🇰↙Flas🛒🌌h作为底🆙层语言模型时⬆，平均得分达到3🙈💞0.52🎽🏟分，比同🇨🇷🔉条件下最强的👰🀄基线系统高出9.🤱👑92分；使用🐠GLM-5📽🍮时，平均1️⃣得分达到33.😷🔽73分🕡，比最强基👬🇨🇰线高出1👩❤️👩🥚1.1☘🔷5分👈🔂。
第二层是稀疏🎴选择，n/👩🏫m变成top-🇳🇱k💐🎏。现实任务里🌖🇵🇰最值得提的是内🏊♀️🇨🇼部R&😂🏄♀️D代码bench🔦🌮mar🏦k，V4-P☝ro-Max 6🧜♂️💋7%，接近C🎑laude 🖖👴Opus🧝♀️🇬🇼 4.5的🏉70%⚔。在等待得知🌧谁将失业之际🖥😉，Meta员工们🥥在内部🧂🇬🇼论坛上发布了大量🔽类似的帖子，其🥿🔎中许多充满🚖🇧🇧了焦虑、👨🔧黑色幽默🚦和疑问👇。差距仍在🦗。
