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• AI 数据问题向下游转移 — 去年我写过，机器人领域存在一个语言模型幸运避开了的数据问题。文本、图像和代码已经积累了几十年，然后才有模型训练。
• AI 的数据供给方式发生了变化 — 订阅 • 往期合辑 《AI 数据问题向下游转移》：去年我写过，机器人领域存在一个语言模型幸运避开了的数据问题。文本、图像和代码已经积累了几十年，然后才有模型训练。
• 我认为开源 AI 模型将胜出的六个理由 — 在与开发者和 AI 团队的交流中，我惊讶地发现很多人正尝试将更多推理工作负载迁移到开源模型。我曾提及其中一些原因。
• 并非每个 AI 任务都需要 LLM — LLM 旨在生成文本，但令人惊讶的是，大量 AI 自动化根本不需要文本。它需要的是一个小决策：这是垃圾信息吗？这个工单该分给哪个团队？
• 过时的数据过去只是个小麻烦 — 设想一个采购 Agent 在检查库存后判定库存已低于补货阈值，于是再次下单。问题是一大批货物刚刚才送达。