（来源：上观新闻）
去年秋天 MC🇮🇨P 爆火⛏过一阵，现在讨论🌜变少了，但我认😿为到今年年🇾🇹底或明年🎢🙁，它会变🎪🍅得极其有用🧯🧯。但能在内部快速💓做出来的数量，🐟🥳远远超过我🇪🇨过去任何时🇸🇲候的经验🇵🇷。相当清楚🐩，一目了然，基🇳🇫🤺本锁死外🏒部野生🧜♀️⌛评测员的补🕧位空间🐞。腾讯智慧出行♍副总裁李🇰🇪👻博受访时直🇦🇼🎧言，通用大模型🇩🇪单独落地没有实🍨际意义，核心🇱🇸在于能否🕑针对性🇳🇦🥶解决细分场🙅♂️景痛点：“车🤑载场景下，A🛑🇲🇿I A💃🏭gent必须🐾结合车辆传▶感器数据、整车控🧷制功能、车载专属🎽💯场景定制🈺👨❤️💋👨落地，才🇩🇲能真正发🇲🇿🇨🇱挥价值🍋🥃。
这是另一个层面🇹🇯🧦的 “跟不🚜💨上”📰。我们真的还🦌🤾♀️处于非🇵🇭🇹🇳常早期的阶段，🌪现在的 AI🏆🎶 产品处于就像是移🚣♀️🗨动电话刚出🕵️♀️现的“🥓傻瓜机〽🤓时代”😜🌍。阶跃式变迁的🧯🦙新模型🐝 Mat🇦🇬t：我们🧸从刚刚😚公布的 P🎠📯roject🛣 Glas🌨😏swing 和你👸🏤在推特上提到的💖 Claude 🐽Mythos p⚓review 聊⛺起，你🖍说这个模型🎶🇲🇲在 An🏛🥳thropic📦 内部带♣来了“很难🕠🇦🇷被夸大🎬的阶跃🧝♂️🔈式变化”，🇰🇭ℹ这是什么意思？⬅⌨ Felix：🏏🤩Mythos 🏔🐑GOOGLE优化是一个还没发🔀布的 fr🎁🍂ontier🇭🇷🎗 model，本🐞📿质上是⛔一个通🚩用模型，👨🍳GOOGLE优化并不是◽🥰专门为🐴 cy🏌🥶ber secu⭐rity、c🚚💢oding 或😵🔅软件开发某个🌸🦷单一场景训🇺🇲🔱练的🇰🇳🍉。
