（来源：上观新闻）
这个缺陷在纯文🥁本任务🚞🎊中或许可以🏧🔃忍受，但当AI⏳🐠要进入真实世界：🍌操控机器人、😏驾驶汽车📐、在工厂里作业💵🇺🇳，它就变成🧜♂️了一个无法绕过💾⛸的坎，你🛤🇩🇲不能让🏳️🌈一个自动🐠驾驶模型“大概🇰🇪正确”地判⏸🐑断前方障🇮🇪碍物，也🇸🇮不能让一个🏸🇲🇼工业机🧀🏈器人“差不多🏮🥧”地预测零件🔏运动轨迹🐱。
和供应链的🧮配合、制造产能的🇧🇪数倍增长、软件在🔴🗃超大规🇲🇽🌼模集群上的打磨，👨👩👧🚊这些都是和G4☂🇹🇫2合作⬆之后才锻炼出来🔧㊙的肌肉👱。随着全球AI竞赛🔭🇰🇵进入比拼算👩⚖️✨力储备和☎人才留存的昂🇩🇰📔贵阶段，⌨🇫🇴即便是最孤傲的🛹技术高地，🏜也需要更🏝📔深厚的资金池🤼♀️🔃来支撑🇪🇹其后续开🏃♀️㊙发🏟🚮。
像我一样不是计算🔼机出身的很多🐸👗人，都已经 用 🏙🇪🇨vibe🇻🇺 coding ↔🆓做出过产品了🥵〽。总之，O♦😌pus ➕4.7不〰是无痛升级👨👦👦💅。
