（来源：上观新闻）
人类擅长常📉识推理、价值判断🇲🇷与跨界创造，🔆AI精于数据处🔍理与模式识别，↘二者结合🏳📈将产生超🤘📇越单方的认知🥥效能👮😄。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 agen📫🥽tic🌰🆒 en♉gineer📮🕉ing 的🏄领域🥑🌳。” 从公开🌐🐆信息来看，远景的🌂全栈布局并非临😛🍟时起意🎀🧝♂️。
莫拉维克的解释是🌿🕦，与物理世界交🌞互的能力在漫◻🇮🇴长进化中已🍥🇧🇾深深写入我们🎛的神经回路，成了🥓本能，✳而本能恰🐱🥐恰是最难用🇮🇱♊代码复🍌现的东西🐥。原因在于：🇮🇲🤕前沿实验室🏎在训练😵😭这些大语言👫🗓模型时，是在构建🥎🇵🇬巨大的强化学习🛴环境，👨👧👦模型会被给予基于🕊验证的奖😗🇩🇬励信号🇮🇩。
不过我🇨🇺👅相信这会随着👟时间推移发生变化🍐🍎，可能会被模型惩🧀👴罚之类🇮🇶。所以我关于📤🔀可验证性的所🙄有写作，归根结底📯，是在试图理解为☮👾什么这些模型⛸的能力是😵🔡锯齿状的🦗，是否⁉📚有某种规律可循↙🇬🇺。这是我最看🤕不惯的🥊事情🌎。我的副业文💢件夹里装满了各⬛种随机的东西🇪🇪，因为我一直在🛣不停地编码㊙🏔。广告主只需要告💠🧿诉系统业务目标🇨🇬🍿和支付方式，剩下🧛♂️的交给 🤲🇮🇴AI🥒🕺。
