（来源：上观新闻）
比如，天工队今年⭐参赛的📛🌶“具身天工”系列🍽机器人，就致力📡于复刻人类跑🗃姿✴👨👩👧。但到了V👨🦲🐳4阶段，单轮🕜📋训练成本可😸🇱🇮能已经大于5💭亿美元🏰。下图展示了✒🐝调用者驱动的规约⚗🙎自动生成方🖤🆔法，基本思想是🇬🇲结合函数实现、🇬🇬调用者期望和领域背景知识，让 🇹🇦LLM 为函数🧁生成规约☄🦐。
这些数字换算到具🚟🏭体现实中，就是一🏂👬个运营数十📗⛪万张GP🥶💭U的超大规模数🙍据中心，每年🦚可以节🇲🇨🗓省数亿美元的电🍼力成本，🕑同时获得更⚡高的训🇱🇹👙练吞吐⛱量🍎🔮。从 20% 🥕🚖到 80%，当🇸🇩🖖 AI 🇬🇦🇧🇻能干大部分🇧🇪工作，人类该🥙🈸站在什么位置？👩❤️👩👊 1、Broc🍰kman 🇧🇿认为 AI 📁🏫在工作场景中的↪角色已经发🕕生质变，🙆新一代🤗模型将任务覆盖🧫率从约 20%👩✈️ 一次性🏳🌹推高至约 8🔛0%，AI 从锦🕎🍩上添花的🐢🦑辅助工具变成👡了必须围绕其重新🇦🇮🇵🇭设计工🤪🔫作流程的核心要素🇫🇰...💚👖。
他后来谈🍕🔊起这次投资，还算⚡✈了笔账：“每😂🌞分钟10亿✝美元🇮🇪。变革大方向🌭前，没有谁是不🇬🇬🦴可替代🧕🏝的，也包括自👫🧰称“过客”的他自🌧己😩🎩。2020年，🍎▫他基于Pa🤾♀️rtNet发⬜👡布了全球第一个以🇦🇿可泛化操作🐼为核心的模拟🤜器——➰🏝SAPIE🇹🇨💼N（命名灵感🇬🇶来自《人类✈简史》中的“智👤人”），🃏为机器人视觉与🧞♀️☠交互任☝🐧务的研究搭建了🇩🇰关键基础设施💾。
