（来源：上观新闻）
图片来自网络🧩🐟。部署中的模型✅表现会随时🐘间变化，🕙而且变🇸🇰化轨迹不一样 今🎗年2月发表在PL🥦🇧🇲OS One上的🇲🇶🧔一项纵向研究，🚴🕎用固定pro🌬mpt连续10周🇰🇼⬜追踪了多个主流模🤽♂️型，得出了一个📸很克制也很扎心🇪🇺🇬🇫的结论，部署中的🏛大语言模型😼确实会发生可测量🚤🇹🇬的行为漂移🎪🧽，但因🛴🇱🇾为厂商不公💂⚜开更新日志📴和训练细节🥑💅，对观察到⏯的退化做任🔟✌欧美日韩?国产何归因都纯🇪🇷属推测🇪🇨🇻🇺。
但说出来怕🇩🇲你们不信🙅♂️。“他们就希望🔃🤓小米的车🇫🇰（卖得🇳🇱好）不是🆚㊙产品好、不是🤙🇱🇮质量好🔲、是因为小米🌥营销好▶。跑步这件事，🍬在机器人学习的过🗓🕠程中只⬅占很小一步，🆒📻学会走路只是起点👪🚮，真正的难点在☸于千变万化的真实🔺➖场景😦。
” 刘🥫文勇则聚焦个🍲人AI分身🏺打造的核心难🌙🇧🇭点，直言🧁📳“核心难💯🇳🇿点不是技🇬🇵术，是思维🚚”，强调要让读🚧🎎者从AI🈵使用者转🥘变为设计者🙅，书中📏他拆解Open🗡Claw核心文🌰件，讲解🧩多实例部🌻🐏署，帮助读者突🏜破认知壁垒🍲💷。
