（来源：上观新闻）
。基于多🇻🇬模态大⛴模型能力，🧐🏥Pi能理解用户内👨🦱💔容与创作意图，实👩🎨🙇♀️广告投放平台现大纲梳理、结🇦🇲构搭建，到布💼局设计、样⚖式配置、配图生↗成、文字👩🦰处理，多🎣🎽格式导出的创作🅾👨✈️全流程🇦🇿👫。。FlagOS🇭🇲🧙♂️ 2.0 里🍃FlagGem🇬🇼😘s 已覆盖 4🔄0 个🌽👨🚒主流模🏴🚝型、推理任务算📕子覆盖度达到🛑 90🏚% 到 🈴100👨🎤📱%，FlagS🗻cale 🎣👍则试图把推理👩💻🎂、训练和🥄强化学习的接入🛡🇲🇼方式标准⚒👼化❕🇰🇭。
更合理的格局，是👩👩👦不同路🧣线在各自📩✋擅长的场景里🛑补位：GP♿GPU 继续承担🏃🌹广谱兼容任务，👨✈️DSA 在高强度🐴😈场景优化里建立优💑👨👨👦势，可重构架✡🇳🇪构则在模型快速🎭🤑适配、边⚾缘部署、轻🔜广告投放平台量化推理和部分定🥏制场景中释放弹性🈚。我们相信，在这☕💢个领域，👩✈️🏞亚马逊可以发🚰👨🦰挥作用，帮助广告☯🕎主实现🧺👕更好的业🇸🇿🚀务成果☹。无处不在到什🎨🗳么程度呢——🇨🇷在Age⚡nt吐出😔大纲的🆓那一刻，大⚜家就已经可💢🇫🇰以直接上手🏧搓搓搓了🥧。
真实的业务查询也🇧🇭比测试🇵🇱集复杂得多💵。整体上它是三列式🇰🇪的布局，左☄🧨侧是菜单🇾🇹🇧🇳，中间是主要⛽的显示窗口，🌺👩❤️💋👩右侧是和💑👓 AI 互动的🎠 Cha🔑t🇧🇼🧱。但我发现，🇰🇭🇦🇷能拼涂好那么🧡精细的手办🏴🇲🇩的孩子，都🎿🎍能专心致志、坐得🚝🇨🇳住🍵🇺🇬。Titan的定位🇲🇻，首要在于推理侧🥐✔。LLM🇦🇷的工作被压👪缩到了👨🚒⏲一个极窄的范围🇲🇽：它只负🚎责理解WH♟️🗿ERE🇭🇷🗜后面的自然语言🇨🇫条件，把它翻译成🇦🇼🐩各个数据源能🕚执行的指令👏。
