（来源：上观新闻）
上表展示了☪🙇♀️基础设定的🏯🏨测试结🧲果，无🙀🗃指导的基线设定下🇱🇾🍜平均通过率🐑为51.👨🦱🇹🇯0%🇲🇭🥥。AI Codi🆔ng 这🛴个领域✨📞已经把这件事🇵🇸📀解决得不错👭👢了🔩👴。
换句话说，智🐇源并不是想🎤🇷🇼证明哪😺条路线天🇱🇷🎂然胜出，而🌟🌴是想先降低多路线💂♀️🎿并行的协同♎门槛🚒📦。结果就👨🏫🇾🇪是，A🏷I看似降低了内容🍀🤶生产门槛，却🇸🇯🌨把大量成🎩🚇本转移到了🚤💑沟通、😝🇪🇹试错和返工上✳🌧。研究团队打破了🇱🇦这个惯性认知🥴，提出将长🇵🇫篇大论🏃🇱🇺的程序化Ski🥩☢ll，转化👨🍳为短小精悍✈🔻的策略基因（G🇹🇲ene）🇬🇩。
今天决定 AI 🇦🇶👌输出质量的，更💇♂️🐦多是 Cont🗯🗡ext🔻🚚。“这是一📼个完全原💋👰生的物理世界😎模型，不依👩❤️💋👩赖于任何已有的数🎎字世界模型👨🦰😨。他指出🕣🏄♀️，优化不能停留📬🥙在芯片层面，而必🤲🇧🇦须贯穿模型架构🚚🇳🇷、编译📀🏚器、芯🎖片、硬件系👳♀️统和计算内核的全🍄🔠链路♒。
