（来源：上观新闻）
今年2月它年🚩化收入20亿，公🌜🇲🇶司内部预计到年🔭👔底能干到60亿🇳🇵☮。你会知道如果出了🔁问题，大概率🌂是在你🐊🤓的代码🐺✝中，而不是在🇵🇪底层那一🍰大堆代📅🥙码里🇫🇴。说回刚才那个⏳题外话，Cod🇱🇮♾️ex团队的设计🧞♀️师现在写的代🗾😜码，开玩笑🏁🧘♀️地说，比半年🎞前一名工程师🚠写的还要多🙍♂️📔。这些问题都无法孤😮🥰立地解决，而那7️⃣🇨🇾些在转🐰型过程🕸🚾中表现最出色的公📐🙋♂️司，正将👩⚕️🇺🇸其视为材🇲🇰🤺料和工☃🇷🇴艺的整合问题，🕘🦌并将封装作为整🇬🇵合层，而不是将⚗🚏封装问题视为👡🚛材料作为辅助因🎊⚙素🧚♂️。
这样做可以避免🚶被具体实现🐭误导，生成🚋😋的规约描述的😓是函数🇷🇴“应该做什么”，🏎而不是“怎么👨🎤做”🎥。Yann LeC♨un的🌦AMI Labs🏌️♀️❇走了一⚪条很少有🇲🇦🥳人敢跟的🙏🇧🇦路，他✒们不认为AI需要🖨📄生成逼真💋的画面👩🦲🎄。毕竟，重新♿训练一个大模型需⤴要的资源👈往往是普🤧通研究团队难🔏以承受⛰🔩的，而这种🎏"不改🇺🇾🇨🇰模型本身，🍲改流程"的思路🧠，提供了ℹ一条更具👳🍴可行性的改进路径🦍🥣。
