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WAIC与GDPS两个舞台彼此衔接：WAIC呈现「已验证」的成果，看见未来；GDPS发掘「有潜力」的火种，做出未来。

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声音很大，账算不平。

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那双看起来纤细的机械臂，负载能力直接超过了20公斤。

参考资料： https://x.com/Mr_Salio/status/207736089707741624811 https://x.com/emollick/status/2077849021150888408 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-16/google-gemini-launch-delayed-as-tech-falls-short-of-internal-goals 编辑： Aeneas新智元报道 全球迄今为止最大的开源AI模型，正式上线！ 昨夜，月之暗面（Moonshot AI）放出了其最新旗舰模型Kimi K3，目标直指超越Claude/ChatGPT。

6、乌奈-西蒙：跟其他一些门将相比，我并没有费太大的力气

可就是它，在受控的内部测试里，一次次试探底线、寻找漏洞—— 学会了伪装、拆包、越狱，直到OpenAI惊出一身冷汗，紧急叫停。

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然而，当模型规模扩大到一定程度时，单纯堆砌算力和数据的「暴力美学」开始失效。

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在他们看来，真正完整的Agentic Infra至少得同时迈过三道坎： 全链路：撑得起从算力到Token再到生产力的整条链，用全栈优化提升基础设施系统性能； AI原生：能用AI改进AI基础设施本身，不仅服务人类用户，还针对智能体这类数字用户的需求做改造； 全覆盖：训练、强化学习、推理全流程覆盖，稳固更多样化的技术优势，同时携手行业百业的客户，赋能降本提效。

什么是好的AI产品？徐立的答案是：不做替代，做能力的拓界；不做依赖，做个人的成长。

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就像代码从Vibe Coding迈向Agentic Coding，创作也要从「Vibe Creation」迈向「Agentic Creation」。

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动作chunk尾部不可靠：模型一次预测多个动作，但越靠后的动作越容易累积误差，系统不得不频繁重新规划，强行拉长执行长度会降低成功率并增加物理步数。

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无问芯穹的Token工厂，则希望用「优化即利润」的增长飞轮，向推理时代交出Token效率的答卷。

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正如周伯文所言，AI 的使命应从「加速科研自动化」迈向「以复杂科研任务牵引高阶智能」。

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这场闹剧扯下当前AI行业的几块遮羞布，比如走火入魔的跑分文化，盲目崇拜指标的参数迷信，以及缺乏实质审查的现状。

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以前那种先研究、再动手、边做边自我推翻的劲儿，没了。