（来源：上观新闻）
当人们把一个🇳🇱通用AI系🐦🉐统改造⬛🧻为某个垂直领域☠ℹ的专家系统时🇧🇬——无论是医疗🇻🇳诊断、工业检测⛷🍚还是自动驾驶👭✌——"如何让通🦕用大脑向专业领域👠🚊平稳过渡"都🏟是同一类🇫🇮问题👩🎨🙋。3. Agen🇻🇮t 需要“油🐵表”和“刹车”⛈🥪 论文提🥂到一个值得关注🇦🇼的未来方向—📽—Bud🥿👨👨👦👦get-awar🤘e too🇰🇾l-use 🧝♂️polici🇦🇸🇹🇫es（预算感知🤓的工具使用🔀🇸🇦策略）🎨。
Emb🌝🚮odie⏩😶dMid🎄train提供的⚗解法——用🥵🇻🇨一个轻量级分类器🍇🌻来衡量数🚁🥃据的领域对⏏齐程度🛎🇬🇺，然后用🦓筛选出的样本👹做中间训练—🙎📨—是一🌓👨👨👧👧个计算代价低、无📷🤡需改变模型架构、🇬🇫具有跨🔦😐架构迁移性的方案↙。在互联网🐶🕗重生 @符🐼🧰号现代🇭🇹意义上的“复活”👩🍢发生在19👗71年🦘🇵🇳。作者来自弗吉尼🐾🇲🇳亚大学、斯坦福大*️⃣学、MIT☕📦、密歇😂🇹🇭根大学等0️⃣机构🌚。
