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没有哪一种防御能单独扛下一整个维度。

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今天是Grok Build，明天呢？ 马斯克按下了删除键，数据可以清零。

第二种，目标循环（/goal）。

缺少真实实验校验、失败数据修正和物理世界反馈纠错，AI 的各类推演结果，本质上是基于文本数据的概率拟合，尚未完全实现对真实科学规律的精准探索与验证。

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这话乍听有点大。

传统企业积累的是Human Capital，也就是员工、专家、组织经验、专业判断和管理能力。

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让机器人「少走弯路」，同样可以带来显著加速。

表面更是暗藏玄机。

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发布会上，孙文剑正式发布AGX Agentic Compute战略。

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。

甚至还有一个是开源的。

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时间上下文也不再使用固定窗口。

过去，它交给你的是文本、是代码片段，是一段你还得自己接着用的东西。

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然而，光照的明暗、物体的纹理与尺寸、桌面高出或低了几厘米…… 任何微小的现实差异，都可能让性能显著下降。

这是一个具备完整分工且能「自己长本事」的闭环飞轮。

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他也开始思考，理论统计学家未来的出路是什么？ 伯克利教授直呼「心塞」 GPT-5.6从零构造出了一个反例，宣告了一个残酷的事实： 在相关双侧高斯检验（correlated two-sided Gaussian tests）下，经典的 Benjamini-Hochberg (BH) 程序无法保证假发现率（FDR）始终受控。

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OpenAI一度把五小时窗口的使用限制临时放开，来接住汹涌而来的调用量。

在接到需求之后，U1 Pro会先想版式、打草图，然后还会回头审一遍对不对味，再一块块填细节，最后统一调色、精修。

（图源：Chirikov／CSHE） 为什么？这是「外包」，不是「学习」。

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另外，在控制总数据量恒定的消融实验中，银河通用给出了一个让所有从业者振奋的结论—— 在相同的预算下，「100条机器人轨迹 + 100条廉价的人类视频」实现了74.1%的成功率，这与纯用「200条极其昂贵的机器人轨迹数据」（73.7%）性能完全持平！ 这意味着，人类视频可以1:1等效替代昂贵的机器人遥操数据。

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表1 15种「平台×模型」组合在四个维度及总体上的攻击成功率（Atk%）与安全得分（Sc.）。

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这也是所有AI coding agent用户最深的恐惧：它能干多少活，就能带走多少东西。