（来源：上观新闻）
Steve Jo🤩😲bs：是的👇🐚。Oncall ⚪任务的一个🚎👷♀️典型场景😼🔦是：如果 Cl🦊aud🇲🇾e 的 🎃API🤷♀️ 突然响应🇱🇷🦷变慢、🇵🇾🇻🇬某个模型🎦🏛推理节点挂了👙、用户反馈👨🎤某类 pr🐶ompt 🐱输出异常🍍⏭，on🔬call 工程师👧需要快🇧🇷速定位✒问题根源，判断是⬛🌞代码 bu😣🇬🇵g、算力分配问✍🤚题还是模型🖕🎱本身的异常，🧺然后决🌅🇪🇨定怎么修🔰。
原因是，🖱当我在 App🌁🕯le 离开时，🏞我们在行业内领先🏦所有人💕🐆 10🐈🔜 年🚵💲。而且这次的🤹♂️🇧🇼算力瓶颈，🤽♀️🤑不只是 GPU 🧭🌲分配的问题🌏🐃。研究者还把🤚🇳🇮Paper 1中🍔🇰🇿建立的贝叶斯信任🚨评分（🛍♣一套用来👟评估信息❇🏋来源可信度的机👨👦🤽♀️制）接🤙入了这套遗忘系统🎺。十年前🇬🇲，美的🗿和小米处📐🖼于“互惠🔷🙄互利”的蜜🔗月期👨🦳。运行模🈶🎦式分三😺档：零LL🛡🙆M的"本㊗地卫士"模式（🇧🇭LoCoMo📄🦸♀️ 70.4%🇸🇸⛴）、接入Olla🚟ma本地大模📟🏨型的"🍴🏢智能本地🍝"模式，以🚘🇨🇮及接入云端大🎴👳模型的"全☝🇱🇮功率"模式5️⃣🔋（LoCoMo🌑🐷 87.7%，🦉🚡但需要云端API👩🎨）♾️😇。
