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应该聚焦在数据、场景这些需要深入耕耘的领域。

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在同一个提示词下，Gemini 3.1 Pro的表现中规中矩，其优势在于结构化数据的呈现（如主动输出了清晰的CSV数据表）。

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那么，网页端那个对答如流、表现依然很强的Demo又是怎么回事？ 一位开发者没有被华丽的UI迷惑，而是直接去分析了网页端流式输出的token切分结果。

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她出生于广州，仅用三年便横扫MIT数学与物理双学位，更是Morgan Prize的得主。

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利用AI生成了一篇充满高级技术黑话的PDF论文。

推测来看，近期3.5 Pro的开发进展并不理想，因此他们启动了全新的预训练课程。

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今年5月，达里奥在开发者大会上说，公司原本按每年10倍增长做规划，结果一季度的收入和使用量按年化算，暴涨了80倍：算力紧张就是这么来的。

在这个意义上，Fithian教授那句后背发凉的「心塞」，绝不仅是他个人的智力失落，而是一代科研人在时代拐点上的集体情绪切片。

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科研端的合作同样在这次WAIC集中落地。

测试结果同样让人失望：模型频繁出错，对基础的位置关系、方向判断的准确率，相比3.5 Flash明显退步。

搜索升级本身没有改动任何隐私政策，官方也没宣布新的数据用途，但它却让你这几年攒下的东西，分量更重了。

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两套缺一不可。

第二步，建一个记忆文件claude-memory.md，再留一条指令：每当我聊到业务、偏好或处境的重要信息，就把要点更新进去，写短点，标上日期。

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原本只打算自己采数据训练基模型，结果国内外知名企业主动掏钱购买，数据业务意外跑通。

他认识的重度使用者，几乎无一例外在比以前工作更久。

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参考资料： https://x.com/deedydas/status/2079409461874332066 编辑：摩西新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。

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在欧洲街头走一走会发现，除了在法国有一定渗透率，在德国、英国，纯电动车依然是「稀罕物」，内燃机轰鸣仍是主流。

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点击进入后，整个UI质感和视觉表现非常震撼。“不如洗洗脚！”宝妈精致打扮3小时接女儿，围观大爷眼神太真实于是衡量算力的标准，从峰值算力转向任务完成效率，而Token则成了智能体时代算力价值的新「货币」。

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他们把各自的模型、数据和训练体系摆上桌面。

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其中后摩智能提到的一个数字值得注意：Agent时代复杂任务的连续推理，算力消耗将暴涨1000倍——这也从侧面说明了，为什么此芯要做开放平台，让更多AI加速卡厂商能接进来一起扛。

这三件事叠在一起，本质上都在问同一个问题：一个具身模型，能不能从「演示品」变成「工时」。

在实际导航任务中，快慢双系统异步协同，让机器人在仅有低精度SD地图时，既能准确抵达指定坐标目标，又能沿人行道、斑马线安全通行，而不是像纯度量式策略那样为了到点而抄近道横穿车道、踩踏绿化带。

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记忆的终点不是存住，而是传承。

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一天几十上百个PR从智能体手里冒出来，他真正的活儿，是判断哪些能合、哪些得打回去。

他说这些题在网站上标着open，只意味着他本人不知道有哪篇论文解决过它。

大规模恢复样本让模型在训练阶段接触大量非理想状态，并建立偏航判断与纠正动作之间的稳定关联。