（来源：上观新闻）
现在的模型已经9️⃣🌸修正了这个问🧸泛seo题，但新的例子🚍🔐来了：我想🎗🚅去一个50米外的🦋洗车店洗车，🧩🦸♂️我应该开车去🤒♣还是走🌶🥴路去？当今🌝🇨🇽最先进的模型会告🧝♀️🦈诉你走🗳路去，因为太💞🌌近了😶🥄。应对之🗣👩👩👦👦道，在于推动从♣“效率导向”向“🎰📮技术正义”⏲🦘的价值转向🌑。很多人以🗺为这只是能力的自🚤👨🎓然演进，但实际情👘况是——这是公开🇦🇨😾信息，我在😻🍨网上看到过🦉😶——大量棋局数据⏮进入了预训🇪🇹😪练集，仅仅因为数🚨🚵♀️据分布的变化，模🇲🇱💍型的下棋能力⛵🥢就远超正常进步幅💄🇲🇸度🧼。
Ste👨✈️🍼phanie㊙ Zh🤧🐁an：你谈论🤼♀️了很多关于将 🐥LLM 视为新🇮🇸计算机的观点，即📪🐊它不仅仅是🇧🇯🌒更好的软件，🧁🇵🇪而是一种全新的计💨🇵🇸算范式🛴。客户关心的问🐫🚂题很直接，一辆🥊🇨🇭车每天🏟能跑多少🚢单，故障🇱🇨🐖率多高，需要多少🎴远程接管🔗，多久能够回🆖🌝本🆎。
“我进🐍入了一种‘氛围🤙编程’的状👩👧👧🐔态😢。郑纬民院士给过📶一个更直⚗白的拆分：在大🔠🇲🇱泛seo模型推理成本🧔🇲🇽中，人力仅占📌🎰3%，数据占🇮🇨🙋♂️2%，👾算力占🇮🇲到95%✋🇲🇽。这个框架为何🇲🇽重要？它对我们🔎🦏构建、部署🕛、评估乃👭🔰至信任⛽这些系统的方式，🇦🇶究竟改变了什么🐻？ Andre⚠🏭j Ka🦸♂️🤚rpathy📡♒ 我写这📘篇文章是因为我💌⏮想搞清楚这些东🦘西究竟是什么🇲🇬。
