（来源：上观新闻）
我观察到的是🇦🇴，大多数人🌭依然没有👩🏭针对自主代理🌹🏌工程师的能力需求🍟🇹🇳来重构他们的🗺招聘流🎑程，比如，如🇸🇹果你还在通📜🤼♀️过出难题来考核🤒🎮，那这🥩🕖依然是旧🇬🇳有的范式🥳♍。接着发生的👢情况是，基本上👤🇰🇿，如果你在🇪🇹📥足够庞大的隐式任🇲🇶务集上训练🚹这些 G🕴PT 模型或🤵🚉 LLM，通过在🕦互联网数据上🚤🕒进行训练，你实际🇯🇪🥧上不得不处💾🍧理数据集中隐含的👩❤️👩所有多任务，它们👉🇲🇩在某种意义上🍍就变成🈵🇩🇲了一种💓可编程🐞的计算机🙌◀。
*题图来源🔭🍸于小红书AP🔭🚝P截图🧀。当配比从1:8向🚵♀️1:1收敛，本质🏴上不是CP👿👨❤️👨U多卖了几颗，而🇧🇳是AI🇸🇩🥺基础设施从“🌸🇬🇪计算中心化”转向⛹️♀️🇬🇬“系统中心化🇲🇶🏗”💘。在这套叙🈯事中，CPU没有👨👧👧🇬🇸消失，📯泛目录教程但明显退居🚿🐽幕后🇬🇲。这类案例🤙🇲🇰真正说明✏的，不是智能👨👦体太贵，🏴®而是：如果系统架👁️🗨️构不优🎾📉化，AI很容易从⤴生产力🚄工具变成成本黑洞🕡⚓。但我也认为😧随着时间🚗🌟推移—🇹🇦—回到我🎣👬之前那🏪个“为了选🇰🇬花洒看了65个🤢🙎♂️网页”的例🍇子——🇲🇪🐒模型会越来越🛴💜多地做👩👩👧👦🎾第一性原理式🌾的推理㊗。
