（来源：上观新闻）
一位在🎨制造业工作了二十🇸🇮👮年的工程师，没有🏒👨👨👦任何AI背景，但🇨🇽他用AI工👟具把自己多年积累🇸🇲的工艺经验系统化🇬🇦，做成了一套🏆🚌面向中小制造企🏎🕴业的咨询产品🏃🐡。Anthro💢🇲🇿pic 🛴🚊现在与三🐁大云计算提供商🐻📸——Googl🔙🤘e、Amazo🏏n 和 Mi📏cro👎🌿soft——都有🥒合作协🤘🔫议，并💑🧢在来自 Nv🎸🍯idia、G👨🚒🕳oog🥿📗le 🐗🍨和 Am🇻🇮azon 的芯片😀🧨上运行其模🍑🥗型🏅👔。
因此，降⚠📧低AI使🚥😿用门槛、实◼🚑现AI技术🇰🇳🎭的普惠化，不➰🐞仅是商业考量，▶更是社会义务🏑🇵🇸。AI帮她解🍕⛹️♀️决了信🤽♀️🤢息收集🇬🇸🇸🇰和初稿生成的效♎🍐率问题，🗾她的核心😝♥价值——判断什✝👨👨👦么值得🔭🕌写、怎么写才有人🏪🛄看——🤾♀️AI替🤝🔈代不了🚃。在Oxf😞2️⃣ord S🍅🥒pires数据集👟💪上，模型绝🈁对轨迹🤫误差（A🥔🔑TE）🍎📬仅为6.42米🙅，轨迹精🥚度较此前最优流🌎🇬🇶式方法提升约2👻👩👦👦.8倍，甚至优🇲🇱于离线方🔇法DA3（12.🏴🦜87米）和VIP🇳🇱E（10.52米🤾♀️🤲）🉑🧝♂️。
自身的真实体📨🤞验才是内容的核🤾♀️🇬🇾心：“👦🦌你对这件事情🏣🍲真实的体验和🐖理解，是独😌💍一无二😡🌅的，任何大💁♂️模型都算不👢🔻出来🇬🇷🥡。要么成功，🐰要么没有意义🦟🌨。我们肯定🚇🌩要遵循技术发🕶展的客观规律，先🚅易后难🦂➰，先找⚱简单场景♣做复杂任务，🇰🇵比如工☢🧜♂️厂里做🛤🌾类似的装配，分🔽🇫🇷拣任务👩❤️💋👩。
