（来源：上观新闻）
上面的数字可能💯让你倒吸🧗♀️💊一口凉气——A↙I Age🇸🇱🗿nt 自主修 🇾🇪Bug🙅♂️ 在海外官◀👩🔧方 API🇨🇵 下，单👨👩👧次未修复任务♏常烧掉百万以🇬🇧⚒上 Token🎈，费用可达几◽🇰🇳十至一百多美📷🔪元🇺🇾。这绝非一🌑次简单的😦金融跨界🚽🧔，而是😐具身智能行业🇨🇻💡基础设施🎈⛳走向成🇮🇴🇷🇼熟的关键🍤🖖落子♌。而大量重复5️⃣、无特征的日⛺常细节会被👩❤️👩🇮🇳丢掉，🍐👀只留下抽🥙🏚象规律🥍♈——你可能记💇👨🎓不清昨天上班🇵🇪🥽路上具体看到了什🧹😡么，但你🌳清楚地记得👬路怎么走🏑📻。
这项由卡内基梅🤯🕒隆大学🎚👿语言技😅术研究🎣🚕所与博🚱世北美研究院🇯🇵及博世📪🇬🇭人工智能中心🧩联合完成的研究，👩❤️💋👩🇷🇸以预印本形式于↙202🙀6年4月发布于✋arXiv平台，🇹🇷编号为arX🏌🛄iv:2604.🗄20012v🧲🧭1，尚在同行🍡评审阶段🇧🇳。在该研究中，研📽究团队展示了🇨🇺⛎技术作为相机⛴的 demo—🤪—10×10 的🇨🇿视觉芯片😉。发现五：连模型自🌡🌲己都算🦞🈳不准自🏳己要花🍯🥳多少钱 既🖥然人算不准⏰，那让 AI 🦝💱自己来预测呢？ 🇵🇼研究者🇦🇨🍑设计了⏪🇲🇽一个精2️⃣巧的实🇲🇳验：让⚛ Age🛴nt 在真♉正开始修🇬🇫👣 Bug 🚻之前，先🥂⛺“ insp😓ect”🎎一下代🍍🇨🇬码库，然后预估自🎰💗己需要👭消耗多少 🧨🕎Toke🇸🇨🛃n——但不实际🌇🇸🇯GOOGLE优化执行修🥘复🦓6️⃣GOOGLE优化。
