这段经历的意义并不只是行业履历，而是解释了这家公司为什么会从CPU架构、异构计算和真实应用需求的交叉位置，重新定义Agent工作负载。

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一种可能是，不同投资主体进入DeepSeek的时间、价格和交易条款并不完全一致；也可能涉及投前估值、投后估值或者不同持股平台之间的口径差异。

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所以问题来了，一家芯片公司，为什么要主动拆掉自己的围墙？ 要理解这个动作的分量，首先得理解软件栈在AI算力链条中有多关键。

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换句话说，Self-Harness不是堆更长的提示词，而是在一次次验证门控后，只留下真的带来收益、又没有明显回退的Harness edits。

边做边分享，边分享边被看见。

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你捏起一块积木，松手，积木像受重力一样落向桌面。

一个经济又实用的方案是：真实世界提供经验，虚拟世界扩大训练规模。

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我相信在中国公司，很多高管还没看清楚。

产品竞争由“提供一个工具”，逐渐走向“帮助用户完成一项工作”。

但视频是完全不同的逻辑。

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不过，AGI朝着社会化、规模化发展时，始终存在一个核心难题：在大规模、复杂的社会演化博弈中，很难兼顾逻辑一致性与实验结果的可信度。

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逻辑跟最近大火的GPT Live类似：双工结构，模型在持续计算的同时，用户端已经在看到画面流出，不需要干等。

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我们都觉得，这是一个前所未有的伟大时代，也是一个财富重新分配的时代。

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理想也正在为此而努力。拿了数学最高奖菲尔兹的大神写诗：何处更寻萌软妹？在适配性层面，商汤大装置打造覆盖模型、框架、算子、工具链到硬件的全栈适配体系，实现模型高效迁移、多芯片快速适配与性能持续优化，大幅降低国产算力应用门槛。

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这看上去是一道巨大的鸿沟，而各家光伏公司在拆解这道题时，钙钛矿能否量产就成了第一道坎。

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如果它看不到前面的画面，也记不住自己已经按过几次，就很容易按一下便停，或者一直按下去。

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传统自动化设备可以解决高度固定的流程，但面对多型号、小批量、高变化生产环境，柔性能力不足。

具身Scaling时代，如何重新理解Research？ 量子位：过早进入具体场景，会不会导致模型过拟合？ 丁文超：（笑）你看我们展台展示的任务，有过拟合吗？ 过拟合通常意味着系统只能做好一件事。

这门生意的天花板有多高？据他调研头部付费内容类产品的数据，《读库》顶峰时付费订户有10万出头，“三联中读”20多万，得到App3000万下载量里，核心付费会员在四五十万。

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这个量级有多夸张？ 这么说吧，目前市面上大多数视频生成模型，训练数据是在百万小时级别。

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模拟真实多轮电信客服场景的τ³-Voice Telecom基准，GPT-Live也全面碾压。

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架构创新决定一家芯片公司的能力上限，工程化和生态则决定这个上限能不能变成订单。

因此，企业家需要建立更敏捷的组织机制，用数字化工具支撑决策，形成跨部门协同快速响应，加快人才培养跟上业务扩张。