（+微:hywyysxs）
Agent跑了🎷三小时，🙅♂️👩🎓不能失忆 换🚯完训练方法，换应🇹🇰🍯用场景，长上下文↔🧦到底能干嘛👸💧？ 如果只是为了🤔🇹🇳在十万字的研报里🥮找一句话，🍶那不叫🏔👿长上下文，🔁💅那叫高级检🏹📦索🇳🇦。传统图像模🇬🇦型的工作🏄♀️流是：用户写🇺🇸🌰pro📂🗝mpt →🎮🇪🇭 模型直接出😙🆕图 → 不满意→💦 换prompt🍖🆙重抽😵🇾🇪。
当然，我并不👧同意他们所🏁↖有立场👇🚙。最大的Ⓜ问题是无法在👩👧👦🚴♀️真实硬件上做在🙃🇵🇭线学习——策🖋略训练过程中的🧵频繁失败在真🥒机上不可😀🏯接受🥠。双方各执🛌🈹一词，互指对方“🧪☑贪婪逐利”🕺。字节跳动正在经🛢🧓历一个史诗级🇵🇦的转折点🚴♀️🇸🇹。
客户给的验证窗口🇦🇩👊很短，必须在几个💩🔮月内证明设备能🎿够稳定运🥡行🌖🚬。不是通过系统辨识*️⃣👌去精确建模真实4️⃣世界，🌟👒而是通过域随机化🖖⚗和鲁棒的世界模📥🇵🇪型，让策👝略自然具备🚕泛化能力🎩👡。但Luma这☺🇭🇲次发布的真🇭🇰正卖点，🛏🕢并不在像素质🏋量本身，而是它把↕推理（rea🥭🌾soning）🈸和生成（gen🎑🇲🇷eration✌🎹）放进了同🇲🇴一个模型♎。
