（来源：上观新闻）
过去两年😘🧪，AI🙋 行业对「↙更强的智能😩」的定义，几乎🇺🇬总是指向同一个方👵向——更大🗂的模型、💂更长的🗄🥚上下文、更🧪快的推理、✖7×24🇵🇸⚛ 小时🇨🇬🇧🇮不间断运行🎇🇧🇿。具体来说，他们让👲VLM🕚读取每一个数据🍉👫样本，提取出模◀⛄型对这💮🎬个样本的🕥内部理解表🏢示（可以理解🇸🇯🍇为模型对🚝😽这段内容的"🌟印象"），👌然后用一种叫做最🇦🇼♣大均值差异（MM🇬🇹D）的工具来😧量化不同数🐓据集之间的分🚦布距离——👠🇸🇩距离越💇🛏大，说明两🈚组数据的"世界观❇"差异👩🔬🚣♀️越大🛩。
更扎心🇬🇦🙏的是—🇹🇨—花得多，不代表0️⃣做得好♟️。睡眠期间主动系⛈统巩固🍀🤹♂️模型😭。而且这个低估偏差👩🔧💯在不提供🦠示例的情况下更加🇬🇶🏢严重🌜。终端客🇸🇯🌇户的决策门槛过🔵💂高，而本体🧸🇭🇰厂商天然带着工🧪程师基因，🏍👩👩👧👦他们习惯于👨👦👦优化核心零部件的😞📜良品率，却缺乏1️⃣🇻🇦专门的组织去处理👨👧🛣繁琐的线下运营、🍊终端教育以及极其💈🔺复杂的维保流转💚。
” “一个班🇺🇾40个学生🧪📐，把他们的操作😸😕视频统一上传，几🎉👨👨👧👧分钟或🥳几秒钟⬜就能完成自动评🃏分🌲。随行的🆓工作人员不得不🏄全程化身💙♣“苦力”👽，徒手将这台🏮近32公斤重的设📏备一步步搬运出航😔站楼🈂🚟。
