（来源：上观新闻）
这也是我为何对所⚡🔬有 LLM 知识🍸🎩库感到兴奋🐚的原因之🙃🇳🇺一，因为我觉得这💥是一种让👨👨👦👦🙆我处理信息的📟方式🇨🇦🏞。这个外推的终点可👩👩👦✌能会极其陌生👅😃，但我🔝想我们🌿大概率是一步一步✊走到那里的➗➖。C 让我🎧们把目光落回亚🇻🇳💢马逊🦌☎。如果你对它们有一🤼♀️🖇个准确的认知模型🏋，你就能更好🙌地使用它们🍂。部分地方💾🈺招标还在🇪🇷🚌用一些固定的考核🗃🤽♀️指标，比如🇮🇶🦃提供多少张⬅卫星线索♋图片等⚓👮♀️。Agen📍🕷t 拥有⬛🚵它自己的智能🇲🇩，可以将这🙃些指令🐴🇦🇸打包，然后根👩👩👦👦据指令🛀行事🇸🇰🐂。正因如此，这👩🦳些模型的训练😄🍒方式导致🍤它们最终形成了👥🕊一种参差不😸齐的能力形🗡🤽♀️态：它们在数🚙🇻🇨学、代码🥫及相关领域等可验📳证空间🗿内能力极为顶⏺◾尖，而在非该🎸🇨🇿领域的范畴内🇵🇬🛡则相对🎑停滞，表现得🔠较为粗糙🇧🇩。
真正拉开差距的🦘🕛，不再只是🃏6️⃣某个单点3️⃣性能，而是🚭🧿整套系统📙能否以可控成🇬🇷🈶本、可复制方式🍛🚐持续运行🥐🏥。大模型训练需😎🍀要算力，◾推理需要🎆🇦🇺算力，Agent🧠🈶运行需📶👩🎤要算力，🇨🇩❕企业内部数据👀接入、权🅾🍸限管理、模型评估🏔和应用部署，也都🧛♂️👶离不开云厂商提😃🆚供的基础设施🇦🇱🔃。你其实🌥可能已经被Ve👫rcel的品🇻🇳🙆♂️牌塑造影响过，🧟♂️📬也可能被你看过的🏴✌Mon👩🏭goDB创🤱始人播客影响过，🚵只是你自己没意🇰🇾识到〽。这是全场共识最🎵高、但也最难落地👩⚕️🍽的话题🤥🇸🇿。广告生意的核🎦心动作正在👁迁移：从捕捉已✊😙经存在⛑的搜索需求（🍟Googl💴e 擅🇪🇦🦚长），转🇳🇿🍥向制造和放💻👩🦳大注意力（M😽eta 擅长）🦴🍨。
