（来源：上观新闻）
瑞士苏黎世🗨大学神经科🧂学中心的比🇻🇪约恩·拉➰施（Bjö🤙rn R🕑🆙asch）实验室🍢⌚将这个⏬过程命名为「🧦主动系统巩固」🚶🇬🇬（active 🆘sys📡😎tems c📁🧘♂️ons🚀👨🎨olidat🤦♂️ion）🇧🇾🔠。
研究者让同⛰🥙一个 Agent🇺🇸 在同一个任务🇹🇴上跑了 4 次，🇹🇷👳♀️结果发现： 🌯在不同任务🐧之间，最贵的任👩🚒务比最便👐宜的任务多烧约 🌊🐫700 万个🔽👩🦲 Token🦢🕸（Figur📢e 2a）😟 在同一🤽♀️模型、同一任务的👜📄多次运行中，最贵😸的一次大约是⚗👩⚕️最便宜的一次🦶的 2 倍（🎞Figure🥄👎 2b） 而🔘😥如果跨模型对比同☑一个任务，最高消🐒🔂耗和最低🇵🇬🎏消耗之间可以相差🚚🕐高达 30 倍🦋🤼♂️ 最后一🐭🐤个数字尤其值得🕡关注：这意味着🗄💞，选对模🥙型和选错模🏡型之间👨🦳的成本差❔距，不是“贵🇻🇺😧一点”，🇲🇫而是“🇨🇼🍐贵出一个数量👛级”🌬➿。
Goog🎮😵le 给🐽👳他的第🖇📪一条回🥘👨❤️👨答来自自家🐆👨🏭的 AI Ov🤸♀️🏄erv🇬🇶🇧🇲iew ：「没有🥢🇨🇨可信的报道⏺🙌表明霍尔克·🧼🖇霍肯已经去世🛋🍶。
