（来源：上观新闻）
Sonia🈸：好，先🦸♂️不谈Prof🇸🇧🇦🇬ound🗾👍。然后，再加上 🗽🇱🇮RL 的🏌加持，它在某🇵🇰🧻种程度上增强🎻了其表现🏒形式⚾。高校缺少真实海🌛🍁量一线数🐛🇱🇾据，难以👥验证算法模型，🇰🇿🇵🇪企业数据又👻无法充分向🇦🇷🇵🇳高校开放，成为制🍎⚓约产学研🇷🇺🇬🇬用融合的突出难🇦🇴⛪题❤。他建议企业抛弃🏹🙇♀️传统的算📗🚟法解题面试，转🌓而考察候选🚷人如何利用💾🇧🇸多个AI代理协🇩🇬同构建大型项👷♀️目，并能抵御其他🇦🇽🧪AI代📋理的攻击🎳😫。这意味着现👴有的互联⛑🔥网基础设施——从👁️🗨️🇲🇺文档到部署平台🦇——都需要为了🌭🌌适配智能体🎺而重写🔎。这意味着📊💁什么？🎬🛑 意味着👨🦲🐃今天最昂贵的A🚍🔖I资源，🐕🇬🇺正在被大规模浪➗费🇰🇼。
Claude🏃♀️遇到问题时怎🛹么排障👙👨💻呢？你觉得现在有☘人在“钻系统的空🤟子”吗？而🛃且这样做真的有😩效吗？ J🥓ames🇲🇻✂：是的，当然ℹ。• 可验🧀🌆证性（Ver🇺🇿ifiabili🦵ty）🇷🇼：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🥢。我甚至觉得后者🏠🗿更令人兴奋🤖。Soni🇨🇮a：那你🥡能想象✏这些平🔉🏓台干脆🛍禁止Ag🌻ent抓取吗？👏‼然后商业🥏模式变成：内容🔼原创者和平台分成🇧🇹🚣♀️，并对A🤪I实验室收费🦠🧙♀️——比如“Ch👉atGPT，你🐭🚦要抓取就🕕🇲🇨得付很多👩👧👦✉钱”🔼。
