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项目运行了几个月，就发现了问题：如果试点单位比较小，数字化的变革经验覆盖不了其他业务场景，也就是说，未来家用空调的数字化还要从头来做，所以当时方总就说，那不如直接从它开始。

朱政说，眼下模型之外的太多事情分散了精力。

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《中国企业家》：当时的收购模型具体怎么设计的？ 单伟建：具体细节去看书。

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Hidden Decoding：把思考折叠进序列 Hidden Decoding的做法，可以概括为三步： 给定输入序列和n份词表嵌入，把第i个token的第k条「流」表征放在物理位置(i−1)n+k上，构成长度为nL的扩展序列； 扩展序列在标准因果注意力和连续的位置编码下，送进同一个Transformer，不新增任何主干参数； 训练时只在每个token的最后一条流上计算下一个token的预测损失，前n−1条流不接收任何直接监督。

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它会根据任务类型进行智能路由，比如简单问答用轻量模型，复杂推理用强模型，并压缩冗余上下文、复用之前的计算结果，设置预算护栏和失败回退机制。

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具体怎么落地？这里面有几个比较关键的动作。

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论文链接： https://arxiv.org/html/2607.06988v2当下的具身智能行业，正站在从“数据驱动”迈向“经验驱动”的关键拐点上。

我们扔给了「写作蒸馏器」几篇新智元的文章，让它提取写作风格后，再去让AI出一篇「菲尔兹奖泄露」的文章，最终风格基本契合。

这个调整一方面跟我们的积累有关，另一方面也是看到全球的趋势——大量资源在往AI应用上倾斜。

在国产AI芯片普遍面临“量产难、落地更难”的当下，能不能让客户用得起来、用得起，比纸面参数重要得多。