（来源：上观新闻）
这些 Con😿text🧴🇵🇫 都已经在我的⤴ Work😛🥤spac😼🌻e 当中🌜。它要训练🇦🇸🇳🇨更大的模型，🛀要支撑Ch🇨🇭🕵atGPT💩的日常使‼🤜用，要做AP🙈I，要做🕘⤴企业产💌品，要做Code🐬x，要做🤷♀️Agent，🕘要做多模态能力👨👩👧👧。例如，当用户在👨👨👧👦😱编辑页面的任意🌖位置唤起AI时，📃系统能够结合历史🇱🇮😎上下文、项目内🥒容和用户习惯🖋😹，自动生成🍠🔩更贴合当前场景的🌺🚙内容： 不🎛🇺🇸仅如此，👨🚀在AI图片编辑🇧🇩中，Pi也能基于🥂此前的人机对🖕话内容、当🇦🇶前页面语境，🍿🍶以及对整份内容🧰🎽的理解，自动生成☘更符合当前↪🦃内容模块需😑🚵求的pr☂ompt😘： 在内容创作😔过程中，创作者📓😇真正消耗🧢精力的🇷🇪地方，往往不👦🇮🇱只是生成👍💐内容本身，🥕还有一次次🎫🎭向AI解释背🏳️🌈😣景、重申🐲🇱🇮风格、校准方🇺🇿向的过程🗑🇰🇪。
更合理的格局，📍是不同路线在💴各自擅🗝🤪长的场🇰🇵景里补位：📑GPG🔁9️⃣PU 继续♒承担广谱兼容任🇿🇼👨👦务，DS🚋A 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、轻量化推🇭🇺理和部分定😷🇰🇮制场景🇱🇧中释放弹性👌🎒。组合两个相冲突的🥣🔨基因仍🎤🚵♀️能保持53.2🅾🧵%的及格线，凑🔶齐两个😥互补的基因却让⛽成绩直👯♂️接垫底至4🦹♀️💽4.9📎%⌨。
