（来源：上观新闻）
有些东西在经济上🤟✊更有价值，因此🐗产生了更多的训🔫🏜练环境，♣👩👩👦👦因为实🇭🇰验室希望模型🤶在那些🤼♀️场景下好🛥用⚙。Andrej 😁🧂Karpat🌹hy：📳🌹你可以输入原始🏟视频，比如想象一🍂🥾种设备🦢。郑纬民🥧🐧院士给过🛩一个更直白的拆⌨🇭🇹分：在大模🇸🇮型推理🔓成本中，🛏🛍人力仅占3%👼🇯🇵，数据占👘2%，算力占🇪🇺到95%🙅♂️。
我认为这多👪♣少带有一点哲学意🦂🆖味🛐。我希望看到大量♟️🔣面向智能❣体的基础🔓🈸设施👽。具体到细👠♾️怎么最有效的引蜘蛛分方向，🦞🕳他最看好泛🇵🇲💖遥感领域，♦🚄包括态势感知👒、对地遥感、🦊气象遥感、😦📢频谱感知都算在🎇内🌅🇩🇪。
• 可验证性（🎇🎛Ver🇳🇫🏋ifiabil🇵🇳ity）：AI 📖模型的智能分布🛂🏳是不平👔衡的，模型在代🐉码、数学等容易通🎈💺过强化🐒🌂学习（RL）进行🙍🇬🇳验证的领域表📒🏷现极佳，而☝在逻辑常识等非验🥨证领域仍存在明▶🇨🇱显缺陷🇫🇷🍊。
