（来源：上观新闻）
图丨基⚓😃于自然语言的代码🧜♀️🥑正确性推🛶🙂理示例（来源🎠✨：arXi🚲🔢v） 如上🍩🖖图所示，🇰🇮🧲FM-Age🧰nt 逐🇧🇮段推理🔯🐸代码执行后🆖💗的程序🧵状态描述（注释✡部分），🙆即后置条🇮🇴🌿件，一直推🦹♀️理到函数返☢🥬回，检🕵查最终的程序🧗♀️状态描述是否违🚣背了规约里对📉最终程序状态的要😶🏴求🐟。
只可惜因为🐬📙种种原因，这🎬🐛个念头🎼始终没能真正🇧🇩🏙落实🤢🥇。所以，他们之所🍟🇨🇦以不像我刚才说的👰🚕那样，比如对任务👨👩👦👦进行优先级排序，🥳😰或者从事项目管理🐳🌈这类其他工作🇮🇱，很大程度上🍳2022人人看人人爽可能就⬅是因为，他👕📄们更需⚛要花时间写♐🔛代码🥦。
所以，一家公🇵🇦司在价格页上加了🍨🎿多少新收费项，👨👩👧👧🤶不代表🍞他们的钱真的🍱👨🚀就是从那些新项目🎣里挣回来的，这🚁两件事不能画🇹🇱🥿等号，还需🌒要进一步等数据说🇨🇵😍话🔎🖤。归根结底✂㊙，NUMINA👉给我们展示的是🎂🈲一种颇具💆♂️启发性的思路🇱🇰🏵：不需要重新训🦹♀️📊练一个大型AI模💵🥺型，只需要在它的🇧🇦生成过程🇮🇨🍥中插入一个轻量级👩👩👦🦝的"理解-检测🇬🇷-纠偏"循环，就🎙能显著改善它🇲🇰🇪🇭在特定👋🚉能力维度上的▶💃表现😭⚠。
