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未登记的慈善身份为什么危险？因为按法律，正规慈善必须公开每一笔收支，好让公众放心地把爱心交出去。

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真正教会模型探索、纠错、验证的，是大规模RL。

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由于训练机器人，得靠一大批真机同时上场。

简单讲，同样一堆芯片，别人只能榨出五成，它想让你榨到极限。

大千世界，晓识万象，下一步要推开的，是物理AI规模化繁荣的那扇门。

他推崇的理念是「AI defines hardware」，即AI定义硬件，首先由算法团队牵头分析性能需求：想要覆盖人类日常80%的任务，究竟需要多少自由度、多大的运动范围、多快的动态响应？ 硬件团队拿到需求清单，据此进行关节设计和仿真验证。