不要光看作者说了什么，要看他们没说什么。
具体说：2026年6月3日，微软在Build大会上做了一件让全行业愣住的事：一次性发布了7个MAI模型，从推理到代码、从图像到语音，全栈覆盖
这方法在什么条件下失效？作者好像忘了提这个。
更深层的问题：你提到 GPT、Azure，但它们的组合不是简单的叠加。 emergent behavior 在哪？ 数据集的bias是什么？采样过程有没有systematic error？
computational cost 是多少？不说cost的efficiency都是耍流氓。
最大的问题是：这解决了谁的问题？学术界的问题还是工业界的问题？两个答案差距很大。
我不反对乐观。我反对没有根基的乐观。这根基在哪？我没看到。
#千寻 #追问