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简单说，同样花那么多钱买卡和建机房，产出的Token多了一倍多。

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在试点中，日均有效沟通时长被提高了36%。

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为什么是5个万卡而不是1个10万卡？因为商汤面向的是第三方市场——大语言模型、视频生成、具身智能、世界模型、AI for Science，这些任务对硬件的要求完全不同。

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但当聚光灯打在超级个体身上时，徐立认为，价值的核心必须转向Task，按任务的圆满交付来结账。

冷启动阶段，商汤先把设计师的专业判断整理成「指令思维链」喂进去打底，让模型学会「先定版式、再铺大色、最后抠细节」这样的先后章法。

不算惊天动地，但确实动了，用old-bielefelder自己的说法是「第一口奶」。

6、斯科特出局！曝其首选切尔西而非曼联，继姐也无法说服他向往红魔

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038 https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code https://claude.com/docs/connectors/overview 编辑：元宇新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。

这标志着全球最顶尖的性能车品牌，已经将「四轮毂电机」方案作为电动时代的终极答案。

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于是无问芯穹今天公布了首个面向大规模具身任务的云边端一体化管理与调度平台，首次把云端GPU集群、边缘算力节点和机器人真机设备统一接入，支持训练、数据采集、评测和真机执行等多种具身任务的统一编排运行。

手和脚的能力提升是同步的——脚走得好，手也不会差。

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看上去只是多了个数据接口，但真正的变化是过去AI生成的页面是死的，现在它开始「活」了。

而在端侧，一个更深层的变化正在发生——AI不再只是「聊天」，它开始真正「干活」了。

至于谷歌，市场留给它的时间和耐心，可能真的不多了。

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四大算法赛道则持续深入科学智能的产业应用创新。

全部由Grok Imagine生成。

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技术方智元机器人在湿滑表面弹夹的识别与柔性抓取能力方面突出，抓取精度±1mm，循环节拍≤120秒，在潮湿环境中稳定移动与避障，与清洗设备进行无缝对接。

但这轮升级里，最该迭代的反倒不是代码，而是那个双手紧握键盘的你。

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这4年，你跟它聊过多少句话、传过多少张图、开过多少个项目，大概连自己也数不清。

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随后，他将消息精准投放到几个活跃的AI开发者Discord社群中。

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到这一步你会发现，Boris那套「夜间AI军团」拆开无非三样： 一个会自己干活的模型、一套定义「做完」的标准、一个按时运转的循环。白宫支持阿根廷队马岛横幅事件：他们有权发表观点表达立场一年预算砸下去，建了几十个模型、上百个应用，年底要跟大领导汇报成效。

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典型例子是「绕原子旋转」：它不仅在 Qwen 不同尺寸模型上始终表现很低，在 Claude Opus 4.6 这类强模型上也只有约 12% 的成功率。

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成本账上，多元算力被统一纳管成一条生产线，不被单一芯片绑架；TokenOps让每一个Token可计量、可治理、可优化。

这一跳，他们打破了技术路线的次元壁，成为了标准的定义者。

最早是Copilot，帮专业开发者补全代码，全球也就2000万程序员用得上；接着是Vibe Coding，用自然语言表达需求，人群一下子就拓宽了。

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这形成了一个可怕的闭环：官僚导致效率低下 -> 效率低下导致产品落后 -> 产品落后导致人才流失 -> 人才流失加剧技术落后。

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记忆必须会遗忘，所以能提炼；必须靠重建，所以能理解；必须可传递，所以能累积。

那些提交到erdosproblems.com的新证明，凡是我细看过的，全部正确，而且都包含一些有趣的想法。

那些假密钥一个字符都没改，明晃晃躺在传出去的数据包里，跟着代码一起裸奔。