（来源：上观新闻）
面向AI时代，后📝🦟者越来越🥪多地表现出对技📵术的迫切🈯追求👨🦱。我觉得这🇰🇼个问题可以反过🥂🍻来看，就是如何🛍把LL📬🇵🇭seo和sem的区别M推广到其他🚅领域，比如用AI🛌🥯去预测🦀化学分子性质，🥚🚃比如它的熔🌃点或溶解度，然后🧙♀️🌃用这项技术，加速👩🏭药物研发🥴。外部代工👩❤️💋👩🍪厂的产能随🥓即迅速收📭📎紧🐓。在数字🇫🇮时代，需要⏺审慎的🦋🇲🇻治理框架🙆🇦🇲，否则人工智能可🥺👻能加剧不平🕒☣等与分裂🧑。我觉得这个问🇸🇰🌒题可以反过来看🇧🇱，就是如何🇵🇰把LLM推广😤到其他领域，比如🌩💼用AI去预测化学🎰🔯分子性质，比🇲🇿🦠如它的熔点或🎊溶解度，然后💭📃用这项技术，🚬加速药物研🦜🌓发🏏🥬。
人类大脑完成🔃同等任务🚓🗝的能耗，仅为🤧当前人工智能🏯系统的百万分之一⚛🧐。其中元🌛戎的基座模🤬型，是一🎎🏃个40⛽B参数㊗📱规模的VL☪A（Vi🏂◾sion-Lan⛓guag🛥😎e-Action🤶 Mod🇭🇺el），可以🚍⏱拆分成三个部分💋来看： 驾驶模型💊🇪🇭：AI司机，专👩👦👦门负责🚉🦎开车 分析模型🎺：AI分🌏😑析员，分析和解释🇰🇼🇵🇰AI司🎿🧘♀️机为什么这🇬🇷💺么开 评🈯估模型：AI教😁练，评估A❔🎠I司机开车的表现👨👧👧🍮 基座模型👴🎎如何落🔀地，加速元⏏📃戎开发呢？阮翀🏄♀️举了三个🍗例子💰🇵🇸。
