（来源：上观新闻）
论文作者☕投稿 智猩👩🦱猩AI🆎整理 随着大语言🐿模型后训练（P🐖🐹ost-tra🛴🤧inin🏳️🌈🍫g）技术的🦁🔑发展，强化学习💟（RL）在⏸🔴提升模型复杂推🌤理能力上的表💙现备受💉瞩目🐔👫。在 GPU 🥩🗽正式开始干活👄🧪前，CPU 需🕋🇱🇰要干一大堆活🥼。到了我们👵🛄这一代🏊人，虽然手🚝里的工具变了，👨⚕️但是初心和🔴那股较真的⛹️♀️🇳🇦劲没有变🤖🥗。
模型上限🧷提升，来自用👽📉户反馈🙎、参数规☑🕛模、Ag🔶👶ent网络，这些🎏都需要巨大投入🍫。它试图回答的不是👨🔬"视频🔋🗯生成能力能不能🤡再强一点"，♊🕉而是一个更紧迫👨👨👦的问题—9️⃣—AI生成🕛👐的视频😓💇♂️，到底⏭在哪些商业📄新顶级域名场景里能直接用🇨🇲🔧？ 1🌾 一、生成🏀能力过剩，商业场🐁👥景缺席 过去18🛴个月，AI🏥视频赛道经历🧶🏋了一轮快速的能👝🦴力平权👳🆑。
而且中科宇航🇬🇫在国内民❄营商业航🍘🚚天领域，订单基🇧🇬础也算扎实🔺👥—— 既有中科⚗院体系的任务🥡🐜支撑，也🥥有国际↙客户和商业Ⓜ卫星订单，绝非只🥏会讲故事、画大😢🚻饼的企🇵🇲🕍业🦁。调整需🌸💪要时间👑。差异的🛀本质在于：大部🇨🇷👨分AI视频工具一🥟🧗♂️直在优🥮👨🍳化"生成效率😥🔳"，却没有人🔪在优化"商业🔪可用性"🕳。她在屋顶尽头🇨🇨✴猛然停下，翻开书📓🆑本⚓🇵🇫。故而，现💋🍰金激励只是短效👖兴奋剂，商业⛄🍡变现才👩👦👦是长效营养剂📻。
