（来源：上观新闻）
写在最后 回到篇🇲🇼🤚首的那个估值锚点🏈👢。发现一：Agen🇳🇦🇱🇺t 写代码😟的烧钱速度，是普🇴🇲通 AI 🏬对话的 1🇲🇬000 倍 🍀🇱🇮大家可📬⏭新域名泛站能觉得🇳🇨👳♀️，让 AI 帮🦷你写代📸🥛码和让 AI 📍🌼跟你聊代码🇸🇪，花的钱应🚹该差不🦍多吧？ 论🇵🇬🇬🇾文给出对👠比显示🤾♂️： Age🚵ntic🗺 编码🇲🇿任务的4️⃣☎ Toke🗾⛈n 消耗量，是🇴🇲普通代码问👣答和代码推⛩😠理任务的🏃♀️ 约 1000 🥮☄倍🇱🇨🅿。
Q3：用In🔭😱ternVL3.🙀5-1B筛出👨🦲🌷的数据，能不能直🈷接拿去训练其❄他VLM？ 📘🇷🇪A：可以👚，而且实验验证🚧🐙了这一点⌨。808🥼😱 个有🧷效 s🧙♂️🧕ession🇦🇫 里，50%🙆♂️🗂的参与者完全是被🌽动的😄。
工具能赚工具👯♂️🦌的钱——你可以🇨🇿🧟♀️切 B 端做▶稳定营收，也💌可以切 C🇲🇫 端做社媒内容🥒🌥。想象一下⛪这个场景： 你🎐让 A💛I Age🎬📪nt 📙帮你修一个代码🖨 Bug🙆。研究团队将用In🇭🇰ternVL🤞3.5-1🇿🇦B特征空间筛选出🇻🇮的精选数据，🇧🇭直接用于对🧥架构不同的Q〽wen3🇵🇪🏕VL-2B🛠进行中间训练，结🏩果在Ca🔔♍lvin、Si⏳mplerE🌎nv和L🇫🇮🈯IBER🧞♂️O三个基准上均🤽♀️有提升🚓🇪🇦。
