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　　　　此外，Thinking Machines Lab表示，模型智能是基石，正在科学和编程等领域构建能力前沿的模型。同时，基础设施质量是重中之重，研究生产力在很大程度上取决于基础设施的可靠性、效率和易用性。目标是长期正确地构建事物，最大限度地提高生产力和安全性，而不是走捷径。

对于企业，刘知远表示，不能简单地将开源视作一种无条件的共享，而是要注重如何在开源的基础上，构建更深层次的技术优势。“真正的竞争力，不在于某一个具体的开源模型，而在于如何高效、稳定、可持续地生产更先进的模型。这才是决定一家AI公司能否保持领先的关键。”他说。

　　　　这集中体现在两个方面。其一，缺少“合作”的文化氛围。从教育管理的角度看，考评是教育、引导、规范学生言行的必要条件和重要工具，它本身并无不妥，必要的考评能使压力转变为动力。但是，强调竞争而忽略合作的考评文化及其衍生而来的考评机制，极易使学生之间、师生之间、教师之间的关系变得不正常。在一些学生看来，“多考一分，就能干掉一操场人”，自己“绩点”高一点，就能多“卷”一些人。如此一来，他们从内心深处就不愿意与同学和老师交往，担心与他人交往会暴露自己的选择，让别人知道自己的关注点和正在努力的方向，进而增加自己的竞争对手。据一些教师反映，在一些团队项目中，鲜有人去考虑“我为团队做了什么”“能不能合作达成目标”，不少学生主要考虑自己能不能“赢”，而不是团队能不能胜出。因此，项目很可能以失败告终，团队可能分崩离析。