（来源：上观新闻）
这是一种在技术⚾🥤上确实可🍜行的路径：如果你🏘有大量多🐔样化的强化学习环🔁🚍境数据，🏀😞可以使用你喜欢🍳的微调框架，📒🇹🇻拉下这个杠杆👩💼，得到表现相🔹🈴当不错的🌄东西☄🙊。举个例子，在神经🚰🇱🇧网络中的数🇾🇹组或张量方面🆗🧐，PyTo🇦🇲🎶rch👹、NumPy 以🈚及各种诸如 💎pand🇬🇮as 等工具👨🚀🇹🇻之间存在👣大量细节差🌙异🇵🇾。李建功说了🇬🇱一个有意思的判🏥👩👩👦断：软件赛道📍2026年以🤱来股票指数一路🔶🙍跌，软件基⛰📸本上没有市🈴🤧场了🔕。
所以我一直想🧘♂️回归这样一个问题⌚🇱🇰：不只👨👩👧👦👩🎓是什么事情现🆗在可以做得🇲🇳🏵更快了，还有什👩👩👦👦么是以前根🐗🕧本不可能实现👚的新机会👨👧👦。所以我觉得“垃圾🚠🇳🇴内容（slop）💺🍮”其实是个伪命📂题，很🆑快会被证伪😿。Andr🗄ej Karpa🙄thy 是的🗣，因为我仍然🇨🇳🇬🇹是这个系统👩🍳的一部🇱🇺分，信🏂息仍然需要↩🖥进入我🎛🔽的大脑👨👨👧。
（本文作者为⏰ 吴怼怼，钛媒体🏪🇪🇭经授权发布👰🉐） 文 🇬🇬📸| 吴☁怼怼 4月29🥴🍋日发布的 Al™🍵phab🤹♀️et 2026🌿🇸🇮 年一季度财报💇♂️，把 🏪😢Google 🙃🤜从“AI 会不会🇨🇽➰颠覆它”的公司，🦅重新定价🎣成了“AI 商🤖业化路径最👩👦清楚的公🎏🇲🇦司之一🛥🇪🇭”🙎。
