（来源：上观新闻）
他表示，😰🇱🇮“科研为🇧🇶⏭工程服务，工🧡👨🏫程需要什么就🍳研究什么🦷。这些最🇨🇽打动人的故事，在📫各家传播物料⚠里几乎☘看不到🏬🇨🇨。第一种🏑🇧🇳替代方案是随机😟👜选择：从候5️⃣选数据池里🇯🇵🧼随机抽取👨👧👦相同数量的样🇲🇶本做中🌦间训练，💾⛑不做任何基🎂于内容的筛选🐣🛋。
（本文首发钛媒🍅🇩🇲体APP，作者 🇻🇬| 硅谷Tech🇸🇷🍷 news，🕦编辑 | 🔭赵虹宇👂🔊） 注：本📵文基于 202🗓👩👦6 年 4 月🏌 24 日发表👨👩👧🍅于 arXi🎼🦒v 的预印本论👩🍳文 *H🇦🇼⬜ow 🇹🇹⛵Do AI Ag🎒➡ents S🚵♀️☕pend Y😏↔our Mo🈶ney🏮♐? Ana🦐🇲🇰lyzin🆗g and 🥋Predicti🚾🌡ng Token🇩🇯 Consu💻mption i⏩🍞n Ag🇳🇱entic Co🏁ding Tas🇦🇷🧁ks*（B🍃🙆♂️ai, H✖uang🇰🇬, Wa🍋ng, 😳🇪🇺Sun, 🔋Mihal🐻😷cea😒, Brynj7️⃣👨💻olfsson,📚🇦🇶 Pent🧠🏠land🇰🇭, Pei）🍫撰写🤥💹。
换句话说，🕒分类器的输🚏🕚出分数可以作为🤣衡量"这个样👅😺本更像哪🌐⛩个世界的人"的🎻连续尺度👩👩👦。有事后出🚁错则是因为信📐🇦🇱息有一个模糊🧛♀️的来源，需要🇦🇱👴谨慎判断，但 A🚖🇸🇸I 推断错了🤝。人脑没有✡这套机制♌。
