（来源：上观新闻）
模型在数学、代码💽👲等容易被🇨🇨🚋验证、🛰拥有明确奖励机🍡制的领🇲🇫域被过👳度训练，🎈💻因此能力😺极强🇭🇷。问题在🌯于，你该如何协🇬🇦调它们以提高😖🇮🇹速度，同♍🆑时又不牺牲质量标🏴🔦准？而妥善且正确🇦🇸🤥地完成这一过程🤪，正是 🚔agentic🌰↗ eng💞ineer🤤ing 的领域🔜🇨🇺。它当时试图🏸匹配电子邮件地址🤹♀️，但你可🎖🕎以在 Strip🇧🇦☠e 和 ◻🐴Googl🦠e 上使用不同的☑🐹电子邮件地址，🇵🇰✳基本上💒不会关联这些资🎦金👨👧🎹。
更稳妥的观察方🏫🇵🇰式，是把斑🌎陌易行放🏫🎆在追觅近年来围绕🇻🇺🇯🇴机器人、汽车🗜和具身智能方👩👩👦👦向的外延布🇪🇦🔵局中理解🚨。供需失衡或将促🌖🐱使20⏩26年第二季👩🦳度及下半年市🌽场迎来更明🇨🇾显的调整🔋。这些参差不👩❤️👩🎑齐的智能💎🦍形态是由数据和奖🥪励函数塑造的🈵🎀，而非由🌰🤺进化过程中产👸👩⚕️生的内在动机、3️⃣🏸乐趣、好奇心或💣🇧🇴自主权所驱动🌚。
