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中文的Claude，是不哄人的那一台 看到这，你肯定要问：那中文呢？ 正文里一次没提，但图里有。

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一个赌对了「规模定律」（Scaling Law）的人，偏偏在教育上看走了眼。

早年做过音乐和舞蹈，后来才转型成伊斯兰网红。

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清华的苏航则泼了一盆冷水：人手不是夹爪。

原因在于，可控，不等于可交付。

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60个由医生设计、覆盖21个专科的临床场景，总共960次交互。

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科学的演进从未停歇。

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每一根，都是机器人从实验室走进车间时会被绊倒的地方。

一边是2.5亿美元预算、上千人剧组、IMAX胶片实拍的好莱坞顶配；一边是马斯克和他的AI。

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更离谱的是，上千个权重分片文件，在字节大小上竟然是完全一模一样的！ 所谓1.6T模型，实际上是拿Qwen2.5-7B-Instruct 的权重，像俄罗斯方块一样复制粘贴，然后用看起来像随机数的权重暴力填充，最终硬生生「吹」成了一个3TB的巨无霸。

」 他坚持认为，VLA与世界模型并不冲突。

1、勇士瞄准马刺老将，他的经验被低估了

这也不是AI孤立的毛病。

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整个模型，就是一套浑然一体的Transformer。

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过去可能需要一个IT团队花几周开发的东西，现在半小时就能搞定。

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价格降了，Token耗量降了，跑一次Agent的成本降了。

反低效内卷 沉淀科研复利资产 如果说验证滞后制约了科研即时落地效率，那么科研经验的零散流失，便是影响 AI 科研长期进化的核心因素，也是大模型科学探索能力增长缓慢的深层原因。

看看复杂编码、长程智能体、数学推理和错误恢复，到底会掉多少。

7、换个环境吧！1个场均3+3，1个场均2+2，2人互换东家 有望完成逆袭

目前，FDR超过名义水平的幅度（0.104 vs 0.1）相对较小，其对高通量科学的实际冲击力仍有待沉淀。

第二件是治理。

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最大的模型间差距，恰恰出现在加固后的SeClaw上，而非宽松的OpenClaw上——在日志外泄这一类里，Gemini-3-Flash的安全得分低至0.03，Opus-4.6却高达0.91。

说白了，这家做了38年办公软件的公司，这回干了一件很大胆的事——他们要给每个打工人，配一个「私人助理」。

数据类型：部署零动作标注 目前市面上即便有一些利用人类视频数据的模型，往往也需要痛苦的人工标注：标出视频里人类手部的三维关键点（甚至需要生成复杂的MANO手部网格），然后再把人的动作重定向到机械臂上。

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