（来源：上观新闻）
更极端的例子🇵🇾体现在图♥🇬🇶像处理领域🛋💢。潜力肉眼可见🌁。它们拥有本地🕵️♀️上下文🇳🇿👺。但可以👧🇵🇭设想，未🏒来这一切会翻转—🎇—神经网络成为🈷🍿宿主进程，C🍅PU成为协处理😵器🥠♻。它目前🚒😳没有改进的原因🐬🏠，可能还是🚃👨🦱因为这没📺🧛♀️有纳入到 🔲🔱RL 的训练中7️⃣🇹🇲。在我看来，🚿☔那些在这个👩👩👦📄领域表现💺🇾🇪出色的人，其产🇨🇺😯出峰值远超10🌝🐅倍🇨🇩📜。但你仍然📣火端泛站需要了解，例如↔🥝，存在底层的张量🎨，存在底🍛💤层的视🇪🇷🇳🇨图（vi✏💨ew），你👃💸可以操*️⃣作同一存储空间的🇹🇻视图，或者使😹用不同👆的存储空间📑📷，但这效率会较低🛍。我不确定🤐这个框架🔲🔼是否有5️⃣很强的🎶实用性，可能多🕟少有些哲🇩🇲学意味，但我觉😎得它的🧝♀️👤核心在于：接受这👨🍳样一个事实——这💛些东西不是动🏁📭物智能👩🎨。今年3月🛳🇵🇳，19个🚎🚄高端数据标注基地🏏🇹🇩试点、10个工业🛌可信数据空间创🤰🤷♂️新发展试点、😑35个工业领💳❓域重点🚗🍟行业高质🈷⚰量数据集集中发布🇫🇴，将为机器人“练🕊🕷兵”提供更🔂💂♀️充足、精准的“养🇰🇮料”💺👟。
第三个问题🐌⛓，指向的是🤲👢小红书上⏬的mo🐍mo们🇪🇬。Stephani☦e Zhan：🔅你认为随着时间🕕推移，这种品味和♨😅判断力的重要性💸🔅会降低吗，还是说😘💩能力上限会持🏏🇸🇩续提升🍘？ Andr🇬🇲ej Ka💌rpathy：这🦷❇是一个很好的问🏣题📆。所以我认🧖♀️👩🦱为，人们📂需要重新审视自📲己的思维框🕝🙌架，不要局限🧻🙋♂️于现有的🇷🇺范式，不要只🐿👨👦把它看作是现♎有事物的加速版🗺。这类细节🌶🍢火端泛站现在都由🧰🥙实习生来处🧡理，因为🇧🇮🤭他们的记忆力非常📗🔞好🇧🇻🔲。
