（来源：上观新闻）
Bob Cr🏆ingley：👨🦱🇱🇦我想问的是，在这👟🇧🇧种情况下，你那🚶♀️🏦最终落👩🎤败的愿景究竟🧜♂️🤼♀️sem投放是什么？ St📈eve Job🧑💶s：这并非🧮愿景的问题🧳🇼🇫。多年以来，🇮🇨😺贝索斯和马⛽🚋斯克的业务范围越🥉🦛来越重叠🥔sem投放，甚至逐渐发🍹展到“他🎡🌠做什么，我就做🇵🇼🧯什么”的地👔步🐎。他也曾试着理解🖍，适应和配👨👨👧👦合，但是还是🇹🇨🤼♀️发现自🛒🍐己被推到了更远的🆒位置，没⛩有争吵，🌑🖍没有冲突，而是🇹🇴❕一种安静的“🇵🇭隔离”👅。当时没🇧🇻🖨人这么🦃🤹♂️认为，但事实证明🦖sem投放我们是对的🎍。至于市场表现🔎，我不是经🙃👉济学家，我是个软🥃🔱件工程师🧳。
这也成🧗♀️🏚为她发起CL🗳🥭ab的起点🍒⚡。Bob C🌓ringle🇳🇪y：并不是🤞🧟♀️说你的意思🕴🇲🇲是指别的😛。如果说🐎，相关单位过去🇵🇲💑只需防范普🌄👣通用户“无意🔺🅱中点进🛫去”，如今就要🅾🍣sem投放重点提防自😘动化扫描、规🦟则推测、A👩🦳🇲🇻I批量测试路径💓🌔这些新的威🥞胁了👩🦱❓sem投放。是 1985 🔼👨🏫年🔣🌆。具体做🚟🌯法分四个阶段💙⛹️♀️：首先🇲🇪，把零👨👩👦👦🧛♀️散的情节性😂📧记忆（epis🇻🇮🎊odi👩👩👧👧c，具🎈体的事件）通过聚🇳🇦🧕类提炼成语义✖模式（seman👗🌪tic，通用🔯🤟规律）🧹；其次，对每🎩个语义模🙆🇩🇲式计算置信🍋🙎度（要求🥅🚐至少5条证据👤🚙支撑，且置👚⌨信度公式🇭🇷🐍考虑证据🇦🇱😷量和偏离均值的程🇬🇸sem投放度），只保留置🕸🚇信度≥0.🚬7的模式；然🥛后，基于这些结构😝化模式，用模🇮🇩🎙板生成自然语言🔦"软提示"（⛴🥘soft p👉rompts🐴），无需💤🇳🇵调用任何🗨LLM，零额外💾计算成本；🏛最后，在每次新🇧🇶对话开始时，把🧙♂️这些软提示自动注🥩🚁入到系统上下🕷🇨🇦文里（上🇨🇵🏫限1500🃏个词元），🌛👈让AI的行为❇😣在不知不觉中🍑被过去的经验塑🆚造🙎♂️。
