（来源：上观新闻）
我写关于♓可验证性的文🥋🐕章，是想理解为什🏃♀️🛴么这些模型的🈶能力如此😳🛸不均匀⤵。人们过去常谈论🤔 10x eng🇲🇪🥦inee🎺👥r🥗♨。OpenAI👨🎨🦈 仍然最具先锋🔇气质，Cl📣aude 在高⛎🇯🇵质量交互🇨🇳👛和专业场景📵里建立👩👧👧🇮🇳了独特口碑👩🦱😨，而 Gemi🚶🗼ni 则🎓🇵🇫凭借谷歌的🇻🇳流量入口、算🛣力底座和商🔀业体系，重新👈回到了舞台中心🏑🥖。
去年 12 👨💼月是一🈁个明显的转折点🦏，对我来说🔀🐭，当时我🔧🈹正在休假，所🇲🇽🙎♂️以有更👨🍳多的时间♐。“你必须去探索这🐁种没有说明书⚙的工具🔎🤺。例如，让🍜我们写一个面向代👁️🗨️🕌理的 Twitt🔍er 克隆版🎦，将其做得非常👰🍪泛目录教程完善、非常安全，🇲🇺🌦然后让一些代理在👝🚣上面模拟活动🇲🇽。但你环顾四周发现🧖♀️🕚，实验室已经在最😌显而易见的方🎩🧒向上——数学、代👩🎤🍠码等——获🐗得了逃逸速度📔👩🏫。
你感觉自己完全在🉐强化学习回路🇶🇦⛰之外，🧽明显是在硬推，根👨👩👧👦🆘本不是那🇹🇳🆚种行云流水的状⚜态🇲🇸🚺。而最大的误解是🎩：大家以😬😱为用Agent👨✈️做营销只是把🇨🇻过去做的🕚🇱🇹工作自🇸🇳动化🇨🇦。去年6月📵，Meta斥资🇲🇽🏰143亿📷美元投资Sca🍭👩👦👦le A🚻I，并🛍😘泛目录教程把其CE💝O Al🚄🎃exa🎯ndr Wa❕🕯ng挖到内部🛩，负责新组🚩📇建的超级智能🧶团队（MS⏰📫泛目录教程L）💫。2. 本地托管🥚⤵，权限可控，安全🇺🇿👨🦳透明 Kro8️⃣⚒Work 在帮用😙户完成任务的🎏🈯过程中： • 沙🆒🇽🇰箱执行：👩🦳每项操作都在隔🛐👄离的工🌘🖤作区中运行📺泛目录教程。
