（来源：上观新闻）
传统做法是将👿历史教训㊙👨👨👦，整理成一份详🇧🇦🇵🇾尽的程序化👱🏊Skill文🐌档，包含任务概👨⚖️🌦述、工作📕😓流描述🧗♂️🇭🇲、辅助💈🧸参考资料等😖📷，篇幅通常在➰🇬🇩2500个To🥣ken左💆📊右😷🥁。我们测试下来🏳🔉，有一个直观的感📥受是，区别于市面♿上的通用 💐🇻🇮Agent🈷，Senti⚒🇸🇳Cat 中☑🥄 SUSU 的存🐋📋在，天然会让人不✳🖍把整个产品当💩🇹🇦作工具，📋从而拉长🇵🇷了对话轮👨🚀次和使用时❤🇵🇹间🆙。Open😃AI现在可向任🇸🇳意云服务商的⛏🍡客户提供🤲其全部产品，不再🗽受微软独🆕👉家分销条款约束☦🗾。
这些东西攒下🇲🇲来，就是它的经🚏验⬆。清洗层🏹存在“质量波动+🥡多模态对齐困😫难”的问🎙题💂。GPGPU 仍🐧然承担通用🚄计算主力🧗♂️🏀，优势🏇🇩🇴是开发📼者熟悉、生态接口🐳⛪接近国际主流，D🖖SA 代表更🍉🌹强的场景📼化优化能力，适合🌍在既定任务模🙍♂️👨🏫型下做深度打磨；🍘而RPU（📮👉可重构数👷♀️🧩据流）🇨🇱📢，提供的是第三🐢种可能：🚠🍕它既不完全走 📹GPU 的通用👩🏭🔸堆叠，也不完💸全走固定数😎🧡据流的专用👟💤设计，而是试图在🍴灵活性和效率之👸🏛间找到一个🚗🇵🇸新的平衡点🧯。
