（来源：上观新闻）
Karpathy🇧🇼暗示，市场上仍🦌😰存在大量⬜高价值，但尚未被⏱📦头部实验室重点🌎🐄关注的可验证强💐化学习环境，🇳🇷这正是🗽🇹🇬创业公司🇿🇼进行微调（F🛸🇱🇮ine-👵tun🇦🇶ing）和商业🧯🇱🇻变现的巨大蓝海🎥。很多人理解🍻AI基础设施🐦🌞，还停留在“GP🥾🏘U越多越好”👋🌳的阶段🔌🥯。Sonia：📧那你觉得这🦒🇰🇭个情景©💁♂️发生的概◻率有多大？ Ja💡mes：我想过🏪很多，✈👩🦲我觉得相当可能🌝🇰🇿。
软件 🥦💜3.0：当大♾️🕛语言模型成为计算💇👱♀️解释器 在🌾卡帕西的架构中🔰，软件 1.⛵🈂0 是🇧🇦显式代码，软♊件 2.0 👠🈂是通过数据训🇧🇱🐴练出的权✨重🎉。它们的资本🔕🇺🇦支出都不低，但云⤴💞收入、企🆑业订单和大🗑💋客户需求已经承✋🏀接住了高昂的支出🚾。
