（来源：上观新闻）
图丨自🎃上而下的规约生成🚫新范式（👩🦱来源：arXiv🇫🇲🙅♂️） 在推💉🏟理过程的可🐑靠性方面，研究🔖团队并不是直接⏲🤰让 L🕚👎LM 判断🐺🕴代码是否正确，☸🧗♀️而是将思维链🇳🇱（Cha🇲🇦in of🥒 Thoug🥚⚙ht）与霍尔逻🇬🇭🧾辑的推理👗⭕规则相结💣合，引📎👃导 LLM 🇨🇰🇲🇲逐步推导每🇬🇲个代码☪块执行🇭🇳🇩🇬后程序状态🙋♂️🐅所满足的性质🈳✂，最终⛱检查程序状🇹🇻态是否符合“说明💱👩💼书”的要求👸🧴。
2015🐚🤐年，他发💃布Sh😕apeNet——🇧🇾全球第一个大👨👨👧👦规模3🇹🇦🕷D数据集💬🌻，包含逾300万🍠个3D🕸👩👦👦 CAD🖋🥵模型，涵盖31🦝35个类别，🎨⛳被外界誉为“🐥3D领域的Im🤯ageNe㊙t”🤹♂️。这并非🍻在谦虚，而是在说🕹，AI 圈的🇸🇱人，包括🇳🇦🥌他自己，在就业🇰🇾这件事上都⚛🎁没有资格被当🌑作权威📕⛲。江一提📄🕔到，早期Deep🇹🇴See🐖k训练成本相对🐜低，是因为🈵🗳团队在模◾型结构😪👩👧、工程效率和蒸馏🕡等方法上做得足够🐍极致👁️🗨️。传统的工业⛓机器人（比如🌘固定在工位上的机🌄🍪械臂）🏂可以达到几千🇪🇪👨🦱甚至上万小时，“🚐🌪但是人形🇦🇺机器人普遍可能↘是小时级、💳👩个位数的水平🇳🇷📰。
