（来源：上观新闻）
例如，当 O👼penCl🇧🇾aw 发布时♥📺，如果你想安🎟☕装 O🍍🍌penCla🇦🇽🏯w，通常会认为这🇱🇾🦌应该是一个批处🖱👨🦲理脚本，比如 S🎦🕚hell🤨 脚本🇹🇰。AI时代也不🌧🦕会例外📔🛢。意义丧失与认同⌚🇦🇿解构，已成为 🛵AI 时🇰🇼代隐蔽却👼深重的心理危👨❤️👨🇨🇬机🎅🏛。模型很讨厌这🌻🍑样，它们做不到🎊。你有这些智能体—🙍🧯—它们是某种"📍锯齿状🚊"的存🎒👩🦳在，有些不可靠🅱😋，有些随机🤴🇩🇲性，但极其强🇬🇳🚳大🔟😝。
更关键🏂的是我们能追👨🦱到“根因👴”：我们会向营销😧🌄人暴露不同模型♎🍤引用的来源与👩🔬证据链——它们🌤用哪些⬛引用、哪些来源🧥🧀来回答👨👩👦👦💯关于你、你🇹🇳🇮🇪的品类🤥💑、或你的竞9️⃣争对手的问题💽。” 相反，在那🎌些难以通🤽♂️过自动化手🔻段验证的🕺模糊领域🇧🇯，模型的👈☹表现依💱🎶然粗糙🕝。所以问🇩🇬🔗题的本质不是“☄🏴CPU能不能替🇲🇩代GPU”，而🦡是如果😀CPU和系统层能👢🕯力跟不上，🇦🇽🍄再强的GPU🧙♀️也只是昂🤢🧦贵的闲置资📓产👕🇸🇴。
李建功说开运自💇🙁己在做三件事：🚢态势感知的基础设💕施建设📎〽、数据中心（四➕川省的第一个，📰🧖♂️规划50🇷🇪00P量级）🇮🇪，以及更👨👩👧多的应用场👏🃏景🇵🇱📟。我希望的是：我给👨👨👧👧🥜一个L👜🍩LM一条提🤝🐁示，它就把Me🐴💊nuGe🙄🍺n构建出来，而💈🕧且自动部🏙🙆署好，我不需要⏹碰任何东西🐥，它就在网上跑😞🇺🇲起来了👫。
