（来源：上观新闻）
发现一：Agen🎚t 写代码的烧钱👩👩👦👦速度，是普通 📑🍃AI 对话的⬆ 1000🇵🇳 倍 大家可能觉😺🇨🇼得，让 A🚥🧴I 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： Ag🇵🇲entic 编™码任务的👨🎓◻ Token 🐫🐩消耗量，是🇺🇦🗜普通代码🙀🇳🇿问答和代🇰🇼🚹码推理任👯♂️🌸务的 约 1🇼🇫🧜♀️000🙍🚟 倍➖。（希望以🇰🇲🌌后不要报错算🏎🛁力不足，请🥛🆓充会员[破涕为🇰🇳笑]） 3. 🇦🇱🕢视频生成本🕜身是超🏃♀️高算力消耗任务⚪，1分📻🇲🇪钟108📶0P视频的算🚅🇵🇦力消耗是文😇本生成的数百😈倍，付9️⃣费版的核🙈心就是为这类高成🇸🇳本任务提供优先🏍🇦🇺级和专属资源🦶。
代码几小时内被💢镜像到 GitH👈ub，再也收不🥥回来🕴。营收翻🔬📜升、扭亏为🐙🗑盈，基👈本面支撑估值逻辑👨❤️👨 财务数据🤧显示，C🗄erebra🥯👰s在截至去年1🎯2月31日的🦕👕财年中，营收从此🐠🐿前的2.903🥧🍡亿美元增长🕠至5.10亿美元☘🔥，增幅🤴🇮🇲约76%👩👩👦👦。换句话说，🇫🇲🛡在机器人任务🦹♀️上真正重要🆓👢的模型能力😺🇦🇶怎么除蜘蛛最有效方法改进，并不必🎄⛅然反映💮在训练损失的变🚆🛒化上，这也解释🖕🎤了为什么单🏴💾纯在具身场景数据🍮上微调VLM（◼那样做同样会🇸🇿降低训💛练损失）却🧠🍙未必能改善机器人☯任务表现🙆。但随着规💂🇱🇺模化应🍹🇮🇷用，他预计未来收↖🚉费有望降到10🧹🇨🇨00元🚹💇♂️以内，🚯🥼甚至几🇧🇱🐰百元🧖♂️👰。
