（来源：上观新闻）
就像刚刚🔢🍀我们大会分享🇧🇿🎾，我觉得🦸♀️📚未来任何一家想要📒🥨进一步推动场🖊🎂景落地的公司，最🌋终都会走到这个思🇬🇼路里——所有的🛫🌾训练能力都👩⚕️得建，🏬👛只是一个先后顺序🇲🇿📒的问题🇸🇨。” 他也嘲🔽讽过那些末🧫🧢日预言的底层逻辑👨🚒。。他开始⏸🤬推动一件事：不😲🐸能只依赖一家供应🐞🇨🇳商🇩🇴📲。
人工智能产业基🕎础扎实👉🍒。你付的🏥是Claud🇲🇷e的钱🇬🇧，跑的🇳🇫🍒可能是参数量小得🏓多的开源模型💶🏝。但说不定有👈一群人，他觉得🏔🇨🇱在埃菲尔铁塔、🤣👨🔧在故宫吃了一餐🥏什么，很🧞♀️有格调🐹。Agent在🏌️♀️复杂场景中的丰🥔🎚富度，🐕🎀会反向拉升模📠型的能力🕰。他引用“🐅🔑杰文斯悖论”8️⃣💌，瓦特🈂🐮改良蒸汽机后煤炭✖消耗量不降反升，🇫🇰因为效率提升⛸让蒸汽机用到🍡🇧🇳了更多🐦🇸🇳地方🇰🇿。但至少在当下，当🥇⚠大模型竞争从“同💠☦等参数谁🙎♂️🍭的分更高”开始🚧向“同等 🐦Token 谁👨⚕️🇿🇼能产出更多🍗⛪价值”🆖🤠迁移时，Mi🇱🇧🇳🇦niMax🏹 已经走出了一条➖看得见、摸得着的📺👔路：不只是最聪🇹🇫🔈明的模型，而是🅿最适合让 Ag🧓🏒ent 跑起🇨🇰来的模型，然⌚后用产品把这个♈能力送到用户🇨🇴🥮手里🧞♀️🇷🇴。
