（来源：上观新闻）
李尚龙则以自🥅身“一🇬🇫🌘人公司”的实践为🥄基础，将使用Op👨👩👧👧🎒enClaw时“🇨🇨踩过的坑、走过🇧🇯的弯路”转化为⬛通俗的“避⚖🍴坑指南”，他坦言🇮🇹🏥：“书里没写那些✏云山雾罩的理论🏳️🌈，全是我平时使唤🇮🇩🏳️🌈这些AI的真实🧐体验，手把🤐手教大家把这1️⃣🏵个叫OpenC🛋🗨law的🤤‘大龙虾’养熟🕒🍦，让它🥥🇵🇭替自己干活儿🇮🇨。
也正因此，他📳推出了🦠新作《我🍦的AI分身：🌏手搓OpenC🍎🛑law龙虾搭🛠子》，将🔌创作重心转向个人🇵🇲AI分身🌿打造，希望带领🇵🇭👯读者真正动🐬手实践📆，“在前者的思考🎭🌂基础上，真的动手👮去改变世界😠。专注AI📿GC技术的专业社🇸🇨区，关注大语言🥁模型（🌘🇵🇲LLM🤼♂️🇵🇷）的发展和😏应用落🐶🤡地，聚😷焦LLM及AI技🎦术的市场研究🥳🇬🇳和开发者生态，🇨🇷欢迎关注！ 似🛄💁♂️乎每天📉都有大💊模型问世，🗓🔗测试榜单不断🧕刷新6️⃣。
这不是偶然，这是🌕ℹ结构性的🚷💟。我觉得💶国内有一个很大的🌇优势，就是我⭐们能够在一🧽个充分🇲🇱开放的场景🏠⏲里，快速利用🏰好整个😳🌼制造业的供🎇应链、制造链🇸🇹，跑出全球最好🎎的具身智能👓。” 这种萌😎🚶趣路线的背后，是🐆对“关注度”的📼精准理解🇿🇦。前面机哥说🐢过，赛道先🥓驱 Li🧯🇦🇶ght 🌃🍛Phon👏🎍e 卖得挺不✡错🛹。正如论文中🇦🇼的总览图所🐏💗展现的😸🆘，人类认知外化🇿🇼🤬史与LLM智能体📹🇮🇸外化路径有着惊人🥡▪的平行映射关系↖📥。
