（来源：上观新闻）
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其余多为等😶待与排队✈🌐。“特斯拉相比我🍋们，现在的量产进🇸🇾度还有点落后🏢。尽管 R🙃🚲1 证明了低🗡成本训练出顶尖模😻型的可🇯🇴行性，🔷🍝但要持续在🀄无人区领跑，依然🆑🕤需要雄厚的🆘🕣资金储备来扩充算💪👨🏭力池并稳住人才基🐜🚶♀️本盘🇱🇸📹。可问题也随之👇🇸🇻而来：当 Age🥍📤nt 不再只是 ➖☸Demo，🐳而要承担真🆖🛤实工作流时🇷🇴，如何🇱🇻设计架构🇮🇹🌴、保证稳定性、提👩🦰升扩展性，并🛐💄让它持续进👎🎢化，成为工程👀🏍领域新🤾♂️🥦的核心命题🧲。” 此前，也有↗研究工作尝试用🇨🇵 LLM 自🐷动生成规🚳约，但却掉入🌯🐟了“将🎃错就错”的陷阱：🇲🇾通过分析函数本身🇳🇵的实现来反⛵推规约🍕🔎。
