（来源：上观新闻）
” 《商业时报》💕🇨🇦的报道💔🌲提到，当AI能够🎅胜任越来越🇬🇭🇲🇴多的重复性甚至部🚖🇬🇬分认知🇸🇬性工作时，人类的🥡🔖核心竞争力正在🤣发生根本性🇳🇨❣的转移🎤🎫。模型在这件事😖上非常糟糕，🏦没有能力做到6️⃣🧲。你可以使用不同🤨🧦的电子邮🕍🗿件等等🌼。同台竞🔭⛴技，对比🚫🇲🇱鲜明——🇳🇱谷歌大涨，亚👨👨👦🛅马逊上涨🇨🇴🌔，微软反应平🙋淡，Meta🌛下跌🇬🇱。也许可🖲以这样理解：即使👋实验室没有直接关🥪注某个领域，这🌃🍩一点依然成立🕊。我之前确实没💗有想到这一点👨💼🇦🇬。大语言模型本身😵🌹当然不擅↪🐰长理解，这仍然🔲是你独有的核心能🕧力🆓。之后我就不🤼♂️☕记得上次纠正👩🦱代码是什👷么时候了😍。
好，你现在❤深度参与的🥁是那种不🎡🇪🇭只是聊天的🇪🇨智能体——♦🇱🇸它们有真实的权限⚰🇨🇮，有本💒🔓地上下文，🍤能代表你采取行动🥋。Sonia🦌：那你🈸💪觉得这个👩🔧🖍情景发🇱🇮生的概率有多🏄♀️📂大？ J🎁🐌ames：🚜🇳🇵我想过很多，我觉🏴得相当🇱🇨可能🦉。杨大卫博士毕业🐘🤽♀️于复旦大学电子🔎🍞与信息专业，🇬🇩🏆曾就职于英国🗻💬ARM、地平🕧🕵️♀️线等国内外知名📹芯片设计公司🚵♀️，也是业🍰🕚界较早探索大语🇸🇱🇰🇳言模型量化压🚹缩和端侧部署的研🥖究者👁。在典型🗣的RAG场景中😘，CPU处理🥁甚至可能占到🔄总延迟的90🇧🇫%以上💛，GPU推理🙈反而不到☝10%🥑☯。
