（来源：上观新闻）
智能来自两个维👨👩👧度：一是将多个🐜🗳模型与上下文🥯相结合的🥘🏰能力，这里的🥍🤷♀️上下文包🈴括会议、🇲🇵🏹文档、邮🦊件、Tea🦹♂️🕦ms内容🚴🔒，以及所🎴🐨有Shar🎀🍛ePoin💛👩✈️t数据——而且这🍤👾不是静🇻🇳📖态数据库，它是任🏳️🌈👨🔧何一家公🧿司最重要的🏦🚐数据库💙，每时每刻都在🎲🇧🇼连接蜘蛛变化；二是多🌙🛍模型协同的框🎰🇪🇹架——这与我们在Gi🌪tHub和🌐安全领域所做🛬🤯的一样：将🦛🇹🇷框架与👩👦🏕模型解耦，然🤮🍼后让上下文丰富🙌度得以充👩❤️💋👩分展现，因👯♂️为客户将🤷♂️会使用多📨种模型👩👦🇹🇱。
当前大部分模型工🌩作以无状态🇭🇺方式运行，但我🚴♀️认为未来属于有🐒🔤状态模型和有🤽♀️状态A👨✈️PI🕦。更多详🇩🇪细信息，⚔我们拭💓🛥目以待🗃。我想了解🔠您对突破实体零🔗部件约束、完成🍍这一目标的信心程🇧🇫度🔒。这种从🧤模态集成🇹🇨📰到原生统一的范式📛🧧跨越，是整个模型🚍所有能力的🚋🚝地基☺🛀。
论文给出了一个🇹🇱👨🍳血淋淋的🎺🧵例子：判断一💏🍼个Trans🦂for🈯mer是👩🔬🔒不是一个“废话篓🌚子”——也📽👨🔧就是说它识别🐊的语言是不是空的🏴。它用寥寥👩🏫数语，就说完🤫💷了一个❇🤱别人得用百科🗒全书才能🐟讲清楚的故事〰。既然Tr🧛♂️ansf💩ormer能🙎🏳️🌈用极少的🇫🇮🌄信息编👗码极其复杂的⛸逻辑，那么➕👩👩👧反过来，当外人想🇦🇷🆕读懂它的心思，🏎🐗想验证它💰🏫的某个基本属🚉性时，麻烦🔅🍉就来了🇨🇻连接蜘蛛。
