（来源：上观新闻）
第二，原生👨🏫混合 Tr🦏🐢ansfor🍉mer（🇰🇿💺Mixtu🇵🇪👡re-of-Tr🗓ansf🇨🇮orm🥯er，🌠MoT）🏤🇲🇹，让理⚠解和生成在🏴同一个主干里🛋🐮协同，冲🇦🇼突少、😳开销低🇵🇱🏬。。相比之下，线下大🎎流量商圈❕场景则是高度非结🔠构化、强动态的复🛡🏌️♀️杂环境👚。现实中，🐵🇩🇪大量开发者主要↕使用的是更上层的😢🇧🇪开发框架🇵🇾和工具，而不🇳🇷是直接操🧙♂️作底层指令和运👩👧👧行时🔗。小车在与人群的🍴高频商业交互中，👰累积了海量的多模🇧🇫态数据与🗃动态空间信息🇲🇾🚳。
如果把 Cha😋🇹🇯能给谷歌加速的软件tGPT 阶♏段看作数据🥮🎊驱动学习的标🖼😖尺，那接下🍤来就是智能体🧤🛢学习阶段❎🚽，模型🔒需要以原生多模态💷的方式去🌇🐢感知、思考、🧙♀️😚行动🇱🇻👩🍳。其次，当前◾能给谷歌加速的软件电子芯片的都还是🇷🇴基于冯·诺依曼架🛣⚓构，计算☦🌂单元和存🀄🥂储单元是分开🇹🇲🌷的，数据需要在🈹🤩两者之间💰来回搬运🕓。当他们发👤现这种任🛵💍务轨迹在压缩工🛡🗄作流、提升收入👞或降低🕟成本时🏢，就会推动使用量👨🎓持续增长🌔能给谷歌加速的软件。构建智能体和🕍🔱AI应🇺🇾🇳🇮用程序时，🌺🇬🇷不能在每次9️⃣与模型交互时都从😛零开始，需要存储🕣🍑状态、🚜🦛身份、对话和操作🛌历史，需🍀🧤要工具🤡使模型能调用🌀不同功能完👯🥰成任务，这只🧬🤵有通过存储状态🇸🇮🇱🇨才能实🚅🇧🇴现🥼。
