不是因为算力不重要，而是模型和模型之间的差距，正在以肉眼可见的速度收窄。大模型之间当然有差异，但对于绝大多数企业的实际需求来说，它们已经"够用了"。当"够用"成为基准线，比拼谁的模型更聪明就变成了一场没有终点的消耗战，边际的改善却极为有限。
Anthropic 事后表示，公司从未用这些数据训练过正式发布的商业模型。但这种解释多少有些勉强，下载了，存着，只是「没有用在正式模型上」，这条线究竟划在哪里，恐怕连 Anthropic 自己也说不清楚。
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These changes, along with some additional tweaking of bubbletea’s code, reduced time spent in the gc to ~0.5%.
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这类场景也很能体现 Expert 的定位，它尝试把一整段专业工作流程产品化，从增强单次问答的模式里彻底跳了出来。
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