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首先,大模型本身没那么可靠:存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题,任务拆解和规划经常不合理,也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来,以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣:智能体把模型从“对话”推向“行动”,错误不再只是答错问题,而是可能引发实际操作风险;而真实业务任务往往是跨系统、长链路的,一次小错误会在链路中层层放大,令长链路任务的失败率居高不下(例如单步成功率为95%时,一个 20步链路的整体成功率只有约 36%)。
庞若鸣本科毕业于上海交通大学,并于2006年在普林斯顿大学拿下计算机科学博士学位。他的职业生涯同样亮眼。在谷歌深耕五年后,他于2021年成为苹果基础模型团队的领军人物,负责开发Apple Intelligence背后的核心系统。当时苹果在AI领域的进展相对缓慢,甚至不得不考虑引入Anthropic或OpenAI的模型来为Siri提供支持。这种对自身局限性的默许,反衬出庞若鸣在苹果内部突围行动中的关键价值。