（来源：上观新闻）
这一直是🍻🇲🇹一个渐进的🚫⛄过程，10🌿🇧🇭 年前写🇲🇭🤧软件就🍱🌙比 30 年前🏂🇮🇳容易得多，AI 🏫则是另一个阶➕🇯🇵跃式的变化🙈。晚点专栏😾♉作者丨📢⚠五源资本合伙🏬人 孟醒 2🎆🦟026 年 😮🌇3 月 2⛱4 日🍰早上，我坐在😐 YC W2🐗6 batch⁉ Demo 🤷♂️Day 的🌟观众席里，👨🦱🐱听到第五家公司上🇲🇵台路演的时候，决🏢🇩🇰定不再做笔记🤗了😇。今天新模型发布🦛后，你1️⃣已经很难直接获🌂🚒得关于模🇬🇹⏏型能力的™相对客观🕚的评价🌻🚦了🇼🇫。周一回来💦时，一个工业规模🇻🇪的强化学习训🇮🇳练任务已🦸♀️经在那儿嗡嗡跑🤮🐁着了，它已经连续🌍😻运行了 🇱🇻31 个小时🇬🇪🇲🇹。
数据驱动的价🥨🍬值在于：帮你验🤹♀️🔺证你的“品☘味”是否真🇳🇫👄的被用户🤓认可，帮你判断🉑方向是不是对💁♂️的🎙🇲🇲。大多数掌门人恨🌦🦖不得隐形，他🧮🧖♀️新域名泛站却活跃在🐭◼社交媒🦡体上，对同行公🐊🔼开发表📁评论甚ℹ🔏至是指控🦕。这就是 Deep🇲🇱Mind 的同学🦙🇸🇲正在做的事👨👦👦情——用🚓模型去训模👫型，也是🌉🏊♀️今年硅谷🥪🇭🇳大火的 AI🐠🌈 自进化⭐。为什么🐐 DeepSee🎇k-V4 这次发🇨🇰👪布很振奋🎎🎢。Think🔬🦁 High是🇹🇱🇵🇭常规深度思考🖐，AI会👩🚒🎁在脑子里推导🔺一遍再回答，💙适合需要🎻分析计算的🇿🇲☦场景； Th🗻🚽ink M⤵🌚ax则适合极难🙂推理，但耗时🙆更长，🙇🤞消耗的🌑token👩🏫大约是😴普通模式☣的两倍♈。
