（来源：上观新闻）
“用户通常使用🖱㊗自然语言描🔽🕔述系统设计，🇲🇩FM-Age🌺nt 生成的😁规约也是自🎫🔎然语言，🏖而传统形式🔏化验证器只😴🍰支持基于数学公🆒🇰🇾式的推理，二者存🌒🔷在巨大的语义鸿沟🛴。从本质来看，🇧🇻FM-A🏇🏔gent 做🤟了两件事：一是重🛣新定义规约🧘♂️的来源，二🇱🇹♐是用 L🍍LM 完成推理📁🇦🇨过程🇨🇾👕。他认为，🥬未来工程师需要🚓把精力从单纯🔱🕵编码转向🥍理解问题、🥎设计系▫🐾统以及连3️⃣🕝接真实业🌬🧛♂️务场景🇲🇱⛸。
离开AMD两年之🇧🇻🇨🇻后，这几个人在🇬🇲💵2015年中重新💩👅聚到了一起⭐。这种引导的强度会🐅🎸随着生成步骤的🌥推进逐渐减弱🆖💡——在生🔊🛩成初期（决定🇨🇻物体布💬局的阶🔣段）引导力度🗼最强，🏛📠在生成后期（📳打磨细节的阶段🚧）引导力度最轻🔡📖，让AI有足🤖够的自由🏋️♀️度来呈🏤😨现自然的视🎀觉质感🇩🇴。和文字、图片一样🧢，有的🏮时候写代码想要🇦🇬👨👧的也是一3️⃣🌯种“感🏍觉”🇦🇺。我们甚🌖🍽至可以将🥪一些计算🌜卸载到计算架构中👩🦱🏨，比如NVLi🇱🇺🇫🇰nk；或者集成到🕘网络中，比如🇵🇸Spect👿rum-X🛀。英伟达的🇩🇿📹职责是“做必要的🍲🎰，外包可外包的🤞🦸♂️”，自己🍤不需要做的事情，🕠全部交给生态伙伴💹👲；但真正🎊核心的🍽✌部分，“难得令🍐🇬🇵人难以💃置信”🔐。位置轮👨🏭不到你🇬🇮📠。"我们不是一到G🧚♂️42就知道怎么做🐍🆙伙伴的🅿🇩🇴。
