（来源：上观新闻）
WPS 36🛳5提出的K⏰AG（知识增强👑生成）架构😎💍，实际上是为🕘✂企业构建了一⚱👩👩👦个“知识湖”🎡。谷歌Gemini🧀🍮在消费端赢🥿得广泛用🔀⚽户，An👍🔉throp🏜ic的代码工❕具Cla✴🇰🇮ude 📌Code凭借➕📹高度自主的编程🍤🌜能力迅速😁攻占硅谷软件工👝程师群体，令Op⛲㊗enAI措手不🇧🇩🌞及⛱。更重要的是，这🚦种方法对计算资🧬源的需求📁更加合😥理😚。模型迭代方面，预♓🤮期节奏约为每🐛一颗颗眼泪都是爱演员表年推出一代旗舰模🇦🇮型（如G🍞🚊LM 4➕.7到GL🦎M 5，Mi🖲niMax🚶 M2系列到M🔢3系列👨👦👦），中间🦝伴随强👪化学习🛃驱动的小🤸♀️🥫幅升级，停止迭👩🌾代意味🇱🇹💔着失去竞争🧴🌋地位🐆。
所以，7️⃣🧗♀️当天工AI如今又🇧🇬🆑摆出2☸026 🏙AGI战略和三🔛大模型“全家桶”🧫🧘♀️时，一切就都🇲🇳🇮🇶说得通了🍎🧖♀️。人类反👑⏸馈强化学习🍰🙂阶段专门☃优化模型与🧟♂️人类偏好的对🇲🇼齐程度🇩🇲。在Eco看来，端🧓侧大模🇺🇾型能力😡🧞♂️的持续🤼♂️进化，以🧼🇲🇼及端侧芯片算✡力的跃升，将推🏥💜动端侧智能在未来👨✈️1-2年内，迎来🤷♀️🐳爆发临界点🥪🙇♀️，成为AGI🧙♂️时代的🇦🇪主流交互🍿入口🛷。
但有一件事，🇳🇪目前的 AI 🗜其实做得很差😵⏺：那就是感知真实🚏世界♈。门铃响起，*️⃣🐫她开门👨👨👧，门外站着两个🇲🇽🍗「人」—◽⏺—一位588️⃣到家的保洁🚔🦹♀️阿姨，和一💂台保洁机器人🙏。但家庭是另🚃👓一回事👨👩👧。但进入真🌟实家庭、与用⛽户同处一室、🍯应对随机🔖➕散落的杂物，🥘🙇♀️这是另一🍟👨🍳种量级的🇹🇬考验🔸🚩。商业模式的聚拢加💗👨⚕️剧了淘汰压🤣🖖力🗃🧵。
