（来源：上观新闻）
Figur🥂🇬🇧e 11🔆 的散点图中，几🏺⛓乎所有数🌸🇳🇮据点都落🎊在“完美🍗↕预测线”🔹的下方—🕉👇—模型觉得自🎄己“花不👮了那么多”，实💈🗝际上花了更多🏛🏠。还有一个😪令人深思的发⛽🥴现：模型缺🗂乏“止🔟🏇损意识”🐟。还有一位👩❤️💋👩乡村物理老师🇩🇬🏴，缺教具就自🇨🇲🎫己做了光的折🎌🇨🇽射演示工具，学生⛺拖动滑杆，光线🔉轨迹实时⚫👩⚖️变化；乡村中学🇭🇷买不起实验🇳🇱🚣器材，这样😟的需求以🦟前无人理会，不是🌪🇪🇸能力问题，是🖐🏨商业上不划算🅾🕸。
一边拥有🧳 AI🤰 创业最受欢迎🔽🇹🇿的履历：字节系🥖出身，前字🤔🕒节教育🤶🥞线产研负🔚责人，📽后来转📪入抖音做 C🍼🚶RS，负责创作🔛🚼者孵化与培🌩育；一边是毫不相🚺👉干的学术背⛲🇱🇺景：北大哲学系9🏮年，武汉大学副👰教授，主攻美学，💋🗼尤其是唐伯🇨🇰虎🇵🇪。这种方🏕🇬🇺法在Calvin👩🎨🇨🇵上得分3.15🚶🌵9，Si🆚mple🈂rEnv 5⛄5.2%，L🎩IBERO 48🍤⭐.0%🗣🎅。
发现四：人类⏫🛃觉得难🙍♂️🎺的，Agent🚜🍱 不一定觉得贵—✉🌚—难度🇲🇶♨感知完全错位 🐧🧛♀️你可能会想：🔳那至少🔜⛸我可以根据任🇲🇶务的难易程度来👩🍳预估成本吧？ 论🕺👨👩👧👧文找来人类专家，⬇对 500 个任🇦🇩务的难😎度进行评分，然后🇪🇪😆和 Agent🧖♂️ 的实际 To🕵ken↔🇦🇮 消耗做对🇸🇯👵比—— 结🌑⏱果：两者之间🏡🧬只有弱相关🍻🦇。
