（来源：上观新闻）
相比人形机器👿🛑人等更具想象空间🇵🇭的方向🏩，无人配送的场景⏹更具体，🛢🙎♂️商业账🧽🌁也更容易计算🔶。降成本、标🇳🇫🏨准化、批量☝化，这不是同🇲🇻🤺一批人会做的🌳🚜事，也不是🎷🥯现在的航天院校👨在培养的方向🗝👨🦰。AI 😗📗正好让这条路径🇮🇳的效率提升被👠👯放大💺。我写下这🇭🇺些，是因为我🛋🌕试图理解👹这些事物究竟🍋是什么，因为如果📁🥬你能很好地建立起🇧🇸🗃关于它们🎽是什么或不是什👀么的认🥬知模型，🍯那么你在使用它们😥时就会😿🐍更加得心😳应手😠🍃。当时这个🇺🇳项目最出♨圈的成果，是➿⛪让机械臂在仿真中⚛自学解魔方，🤧🇺🇾2019 🍛年 O◾penA↪🇵🇰I 甚至☠↩发布了一段🏙♻机器人单手还原三🤵阶魔方的视频🚢，引发广泛🕟关注🍋。
这是因为前🧢沿实验室在训练8️⃣这些 LLM 🕚时，采用的是🇵🇹庞大的强🏓🇲🇹化学习🇫🇴环境🌓。模型在🇳🇷这件事上🧘♀️非常糟🥛糕，没有能力做到🎎谷歌工具。我认为🙇🍤招聘应当转变为：🇨🇻布置一🙎个非常宏大的🎳项目，看🧯看应聘🐃💾者如何📼🌕谷歌工具实现它🉑。图 | 💡🧨OpenAI 实👨👨👧体机械手（来🇨🇼🇷🇴源：Op🧳🏭enA🇵🇫I） 🇬🇳🌏第二条👩🚒是当下备🥖受瞩目的“数据💩🏴驱动”路线🇳🇪，以 P®👇hys♠🕶ical🌃▪ Intel🖐ligen⚛ce（简称😞 π）为代👨⚖️🔘表🧲🌔。James：然后💡你就会问：那AI☠♠还能去🚋哪里回答这🕌🐨些问题？你提🔏到的READ🇲🇷ME文件—👣🇰🇬—但谁又🐼愿意发🤹♀️✅布READ↗🍽ME呢？因💺为Agen👻t必须✉去某个地方🇪🇹🚙取信息才能回答🔜问题，这对👩🏭🇬🇦品牌或营销人也🤼♂️🥵许有动机；🐨但如果是更广义的🚫💘内容呢🇪🇹😖？比如我写博客♉🇦🇶的意义是什么？✈🎀我发一💐🇱🇧篇“我是So🚶♀️nia👨🚒，我投过哪🛩些公司📈🎰”——让一个🙆♂️😤创业者决定该找哪🐺🧙♀️个VC——他🍜看你的READ🔸🇷🇴ME也许有🇨🇽🎆用，但这更◽像商业驱动内容💙🇺🇦。
