（来源：上观新闻）
科幻剧《☸⛩黑镜》曾想象“🕷人格上🧹传”的未来🎞🕵️♀️场景，张雪峰sk🇻🇦ill们提🐉供了一个当📈下版本的解🗳答：一个人究🤪🕚竟能被大模😀🇳🇮型拆解、复用哪🇲🇵👨❤️💋👨些部分？ ⛄🍔 从现有实现来🌔看，开发🌎🇮🇲者们主要“炼化”🇬🇦🇸🇴的是两层能力：说🎳话语气🇦🇱与思考💓🗒角度🧶🌿。这才是真正🦔的转折点，因为👀🙋它开始触及🇨🇰人力支出，而不🍉仅仅是软件支出🙉。这似乎又推翻了🍆只要让AI更😱正向，模型🏟🇮🇪就不容易走⏪🇦🇱捷径的判断🙋♂️。最后再🇲🇦🍃回到文章😡最开头🛤🧓提到的💲“快”这个话🎬🚉题，如💱⏸果各项指标都☎能验证，🐞自主感知能力👣也越来🏅🔵越强，作为一场比Ⓜ赛，快就显得👩👦👦更有意义了，🕉不是吗？🙇。
TFLN ⌛🕎面临的主要挑战是🦕🌁工业规🇩🇿🇹🇦模化生👷产🤡。首先训练大模💟🔫型有很多经验和🇳🇬🌭技巧，🐵🇺🇬这个过程当📲🤛中罗福🕗🛹莉还有她的团队帮👩👧👧助了我们很🥩💞多🦜👙。私有公⛅司走到这一步，老🇨🇬板想手搓脏弹🖕❇，或成为核武❇拥有者，🇵🇷🚖已非天🇨🇼3️⃣方夜谭🇮🇷👟，费的☕只是躲避监管🚪🈸部门的工夫🇹🇷🍬。如果你🍂没有自🎽研的基座模型⛴👩，而是选择互联网🏄♀️🛍上一些开源🦠🏃♀️模型，⛏👨🌾那你预训练的👨🚀🏌️♀️数据是不太😙可控的🍓。
