（来源：上观新闻）
发现五🤱：连模型自己都🌟算不准自己要花多🥡🇨🇾少钱 既然人算🌃不准，那让 AI🌒 自己来预测呢😍🇨🇰？ 研究者设🐜👩💼计了一个精巧的实🚲🍲验：让 Agen🎊t 在真正开👩⚖️🙆始修 Bug😸 之前，🈹先“ insp🦁ect🇮🇪🤺”一下代👿🏆码库，然后预🇲🇬估自己需要消耗🧲多少 To🏺🇸🇹ken——但不✏🤭实际执行修复👆。这个动作是 Go🔰🚷ogle🍷 生态全面加🏓🗑速 AI 化🦴🇽🇰的第一波动作，把🇹🇷👨👨👦👦搜索引🌀🦘擎从一个🇵🇹信息的「🇫🇯策展人」变成🚐🤔了一个「发⬛布者」🛳。
而一个人类🐵🔭觉得“逻辑很📭泛目录寄生虫程序绕”的算法问🏆题，Age🤮🍎nt 可能恰好🛃🌟知道标准解法，三🤼♂️下五除二就搞🖖🛳定了📇🇸🇧。如果A⚱泛目录寄生虫程序I在“内心草🇳🇬↙稿纸”上生成的想🐈法帮助它极其准确⭕🔎地预测出☀了接下来的文字🇰🇲🇲🇱，系统就🇪🇹🔝会给予奖励，让A💆♂️🥫泛目录寄生虫程序I记住并强化这👁️🗨️🎌种思考模式；如🌳🌇果那些想法🇸🇻导致AI猜🔔🍬错了后续内容👨🚀💔，系统就会判定◾👖其无用并促🔇🍍使AI抛弃这种无🥋效的思考方式🇸🇸⚒。
更离谱的是：👿所有模型😲🐗都系统性低估了🔭自己的💚泛目录寄生虫程序 Token😪🗝 消耗💦。现在的 🙍📗Google 👩🚒搜索要做一个「🇬🇶答案机器」🍰🔪，直接告诉🏬你答案🍰🇮🇱是什么，而且放🥓🇨🇺在最显眼❇☣的位，🇦🇬但这个「答案」的🇫🇮🏴☠️数据来源包括 F🇲🇾🦘acebook🔐🚯 帖子和旅🦐🦅游博客，有👯♂️超过一半的正确回🇬🇪✏答无法🦖被验证，而且📻🦜任何人只要写一☯🇨🇷篇博客🌱就能操🍀✂纵它的输出🌟。
