（来源：上观新闻）
江一提到，早期D🌿eepSe🔢ek训练成本相对💧🍀低，是因为团队🥉在模型结构、工🌲🎪程效率和蒸馏等🍂💁方法上做得🇨🇴🐔足够极致🐀⚡。狂不是😹🥄坏事🎒🍪。这次几乎让他倾📇家荡产的☕危机，意外🐶成了江波龙🥳技术转型的起🚰🚐点——蔡华波💕🥅从此深😠💀信：没有自己的✅♿产品，永远是🐻"看人脸色"的贸🛎⛰易商🤢🔂。而要把这些🇬🇼⛓字节转化为AI🇵🇰👈能读懂的to⛅👱♀️ken，还📥⛺得靠模型👆🧗♀️内部算法，它的工🇨🇨作原理其实很🇺🇸像消消乐🇺🇬🇱🇦。
当赛道上的技术迭🚛🧝♂️代形成正🐐向循环，人🇪🇸🛳形机器人行业的🇲🇸发展，也将☂迎来新🏄👩❤️👩的加速期🥊🌠。对于手👊🔜机面板这种小尺🦂寸产品，成本尚🦊🎏可承受；一旦🖤🉑放大到电视、👨💻🍂车载等大尺寸✌📃应用，材料浪费🇨🇿🌅带来的成🎊🌗本飙升将变得难以🇹🇯接受📀🇭🇰。围绕这🔈👨👦👦个话题再往前🌱走一步🆗📫，我觉得马上会有🖇⏯一个非常重☂🥐要的行业或🇵🇱者说生态诞生🦵🆖，这个方向就🕐是“人体工学”🔸🦞，或者🔊叫“Agen🔤♣t 体工学”👨👩👦👦😴。
图源：罐头图📟⛎库 传统FMM🤖🇸🇯路线，在经历了近👩🌾二十年的持续优化🍻后，已经逼👩👧👦近物理极👁🚯限🥶。”杨滨据此🥧判断，推理算力的☢基础设施，📢正处于一个重📪🇰🇬构的转折点🦶。远程手术也🛠没有落地😨🧭。我相信大多数用 📿Coding🐞 Agen◀👨t 的朋🦎友，现在的模式🆖是：开一🇸🇯个 C🎋laude C🇳🇴💦ode🦖，把需求告🌗🤭诉 Agent🦄👁️🗨️，等它干完🔀活验收🦇。
