（来源：上观新闻）
非常感📁谢你加入🚑💁♂️我们，An🇹🇩🛬drej🌤♨。”陈玉🇸🇽📜龙说，从设备、传👩👩👦👦感器、操作👅过程中抓源头🤶🕹数据是“🐪🛄采原油”，把同行♣⏺业、同场景的数🇱🇰🇸🇾据统一标🐈🐮seo准和语义即是📈“炼化”，再把🇲🇺🛒处理好的数据“喂🦢🇻🇨”给大模型，🎍就能在持💱续使用中⚽形成“数据🆔飞轮”，让数据越🇱🇧用越好💐😷用🐸🤙。
这件事或许☂找个时🥖🇸🇳间可以聊🇵🇬🌆聊🏘。为什么这种框架如🍲此重要？它对👾🦉于我们如何构建📽、部署、😵🍦评估甚🤚🎹至信任这些模型👩✈️，究竟带来了什📬么改变？ A☀ndrej Ka🔬rpathy：是📁🇹🇲的🤸♂️🧾。神经网络主导的未🚃来景观 Ste🦹♀️pha🏄♀️nie Zhan🥞🗜：我很🔽喜欢你提出的菜🧛♂️单生成演进🧐📮与二分法🖕。在访谈😢的最后，卡帕🚈🏕西对未来保♨🕶持着一种清醒☂的乐观👩❤️👩🥶。” 卡帕👩🏫😝西举了一个极具🧙♂️洞察力🛥的例子：传统🇳🇫💷的软件安装需要🇽🇰🔤编写复🚶杂的脚🇲🇩本来适🚗🛵配不同平台，但🇳🇮在软件 🚎👮3.0💬 时代🇦🇲，你只需将⛳📺一段描述性文本交💺给你的📙智能体👵👼。
