（来源：上观新闻）
AI基建更像新🔚一代工业基础设施🖥☝。只是这🎂种玩法有它的代价🇦🇬🙎。部分地🥎方招标还在用一🇩🇪🍅些固定的考📋核指标，比如提供🌞😗泛站群多少张卫星线索🚔🎉图片等🚣🚌。其中 Goog🏇le 1,7🖼50－🎓1,85🐆0 亿、M🚠eta 1,🕡🍅150－⛹️♀️1,350 亿🕸、Amazon 🏭约 2,00📮🐘0 亿、Micr🛋🇨🇷osof⛲t 约 1🌖🇵🇸泛站群,000🇿🇲 亿⤴。
以前人们谈论"1🥬🐗0倍工程师"🖥🔻，我认为现在被放🤷♀️🔠大的远不止这个数👨🎓。我想做的是：拍🇸🇭一张菜🍒单的照片🙋♂️◾，然后获取🕺🇨🇼每道菜大概的🈯🇫🇷样子👷🤪。这些参差不🇹🇨🦀齐的智能形🚾⛱态是由数据和🐁奖励函👨❤️💋👨🎽数塑造👀的，而非由进🛵🇨🇷化过程中产生的🇽🇰🦞内在动机、乐趣🇲🇵💏、好奇🇵🇼心或自主权🤯📒所驱动🥣。它就像在解🚳释你的上下文，📤并在数字信息😥🤺空间中执🤼♀️行计算🔖🚨。
如果你的应用🙋🎨泛站群恰好落在强化学习🇸🇲训练覆盖🇲🇬的回路👪⏪上，你会⚡🚐如鱼得水；如💧🇳🇺果落在数据分布之👩🏭👟外，你🔮就会举步维艰🇳🇨🦗。就像没有🥚一个为用户🇵🇭🇲🇩设计的持🇦🇶久化用户 ID↗☮ 一样🛡😯。但你仍然需😨🧹要理解，🦏比如说，底层📱🥣有一个张量，😑有一个视图🧮🌔，你可以操作同一👩💻🇵🇪份内存🙋🦡的不同视🗽图，或者你🛵泛站群可以拥有不同的⌚存储—🤯—后者效率更低🔶🗂。
