（来源：上观新闻）
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🚴3️⃣进行评分，然🌻🍿后和 A🕉😦gen♎🍟t 的实际 🤑🇱🇨Token 消耗🐀🛠做对比💏—— 🏗👨⚖️结果：两者之间◾只有弱相关🐂❇。我们不是没想🧝♀️🚄过：既然终点是平🇩🇲📹台，干嘛不直🈴🈂接用别人☄👎的工具🇧🇭🧧？我直接找创🌍👨❤️👨作者不📓就完了🎌😱？ 上一代内容💬🇰🇿平台的逻辑🚌是：手机和🇵🇰🇸🇲摄像头已经🇹🇹解决了生产力🇻🇺🤘问题，你只需要🍍做分发♏🕜。
每多一轮对话，💫这个上下文就👨👩👧👧变得更长🏴☠️🛋一轮；🌳🌮而模型🏃♀️是按 Tok💂en 数量🧒🏩计费的——你🦹♀️喂得越多🤕，付得越多🚝。具身智能赛🧑道走向平台化、后⛓🎈市场化🐯🚹的浪潮已🈂是不可阻挡🥐👬的历史🦑🐋必然😖。Figu😭re 🥪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🦒。
