（来源：上观新闻）
当前，人工智💪能已从大👯♂️📺模型技术竞🈯赛转向AI👞🍥原生应用落🛒地阶段🥳♾️。我们可以承担🕌向前推🇸🇰⛏进的投入，🥫🚄但承担不起回🌆🏌️♀️头的代价🇸🇻。字节跳动凭借⛑“应用驱动😈、流量反哺”🤤🛵的模式，👕⛽在Token调用🇲🇷😳量上建立了惊🥼👫人优势🇺🇬📑。
从一键生成📚操作系🌽🕌统内核，到从👩🔧⤴零手搓一个 C 👮♀️🏣编译器，编程智🧗♀️😠能体（Cod🕸ing Ag🕗🚈ent）🧪🔌的能力边界正在疯📦🏤狂扩张💶🚀。那么，🤹♀️🛏如何在绝对严谨😠🇺🇲与工程可用之间📢🇦🇺取得平衡呢？F🚉🏛M-Ag🎄ent🚇 的基本思路是👉：先分析🛹🌾 LLM 擅长🧩🆖什么，然后将😚🦍其与传统形式🔋化验证🍰🚒流程进行🥉🇬🇲对照，判断哪些🇵🇰步骤可以适当放宽🇳🇦对“绝对严谨🆒”的要求，从而换㊙🧴取“工程可用🐲🗨”🇰🇵。
英伟达在当🇹🇲🍹时没有能力（也🇨🇭不具备做法人🤬🇳🇦投资的哲☠🐐学）提❗🥪供类似的🛁🖨“算力换🇵🇦👩🦱股权”安排📱👩。基板规格的提升🥊🇻🇮速度已经超过🛵📸了行业🤾♂️🇦🇸现有能力的预期💪。那么问题🇱🇹🇸🇱来了：📽🚨究竟还剩下🏳🔌哪些适合PM的🍭场景呢？ 我觉👪🇦🇨得，其实🗺有不少🧡⛰PM应该考虑转岗👀🎌，比如，📌如果你一直想成为🌝一名工程师，但可🗜🧼能你更擅长管理🌰☑团队，却不太⏭🔦擅长技术本身💯➗，那现在或许可以🇲🇾👨👧👦转去做一名工程😣经理，这也🇹🇫91精品视频综合没什么🏋️♀️不好🇪🇪。
