（来源：上观新闻）
因为它们都是冗🌊余极低🥰🇫🇲的文本格式，模♓型在预训☀🙈练时对这🥑些结构🧽有天然偏🌊🇲🇰好，读写损耗小很🎚多🇵🇭。具身智🍢🇬🇮能 小▪米还将AI延伸🏸至物理世界🧰❄广告投放靠什么盈利。代码本身就🙎♂️🦠是高度🍨结构化🦞🐾的东西，仓库就🧱摆在那🧫🍝里，C🇦🇼👩🦱ontext 天🤸♂️🚛然集中❣🇯🇵。用户粘性高，日📉🐻均使用➿时长碾压🍟效率工具🚷。不支持📜😰批量生成视📈频、优先🛋👁生成队列、🚗☺去除品🇸🇿🧚♀️牌水印和 108🇬🇵🕷0P 视🇳🇬🔩频生成🐁。
相比之下🙄🖤，传统👨⚖️💉的富文本文件在 🚝🆙AI 眼里充满🕘了样式🔌👃噪音，🚫😢同样 500 🔑字，人类看着很🦐🔍轻松，模型要先扒🌶🤼♂️开一层厚🏤👡重的外壳💵🥧。对照数据给出➿🦸♂️了明确的指引📸。我们测试下来，👋有一个直观的感受😮🇪🇬是，区别于市🧞♀️🦐面上的🥙🧗♂️通用 A♠gen🕴t，Sent🧢🌁iCat🧗♀️ 中 SU🐔🇧🇮SU 的存在，😾天然会让人🇹🇹不把整个产品当🇲🇺作工具🇸🇧🥢，从而拉长了🐙🎰对话轮次和使用🇸🇽时间🥌。本地模型⏏🚧也是争议点🧽。
