（来源：上观新闻）
2018年至20🇬🇸👨✈️25年，关于AI😍☎用于药物发现🎒的出版物数⛏⚔量持续增加♦，近两年🙈增速加快 ☮然而，AI模🇦🇨型在部⬛🇦🇩分常见任务上表现🇲🇨较差🇳🇪♎。所以，如🍑🎪果代码⏭产出的成本😸几乎为“零”，或🤖🇧🇱者说 Token💓 已经足够便宜🧰🇦🇩，那么“依赖内部👶🍁化”本身就会变🥡成一件顺👙➖理成章、💺🇸🇹且门槛极低的⚔事情🔆💎。如果说🇷🇼版权是为☹🇷🇸了保护「独🍽创性」，那么当🙄😒 AI 可以😕快速学习并模仿任🦑🇦🇴何风格、💉任何笔🇮🇲法时，「独创性🐡💊」本身💫🎀也变得脆🇨🇳🖲弱🇲🇩🗞。
还有 Ope📳nAI 内🇨🇼🎟部团队到⛓底是怎⏩么使用 Cod🦁ex 的🤛；为什么在🧔🇮🇱 AI 🚀🚐原生软件开发里🐦🚬，真正的瓶颈变成🧩👩🎨了人的注意力；他🚒们为什么会如此痴🐜🐁迷于构建速度：🇽🇰为什么🇮🇩⏪“一分钟”🥊被设定✨👩👩👧成内部🌑🧥循环（i🦜nner 🇹🇷loop）的上限👨👩👧👦，以及团队如何一🇸🇰🙆遍遍重做构建🚶系统，🇦🇼👨💻只为保证 a🗡🧚♂️gent 能始终🎱🔤保持高效产出等🥇📽。
