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为什么？答案不是梅卡曼德造出了一台「万能机器人」，而是：它造机器人的「眼睛」「大脑」和「手」，然后把这一套装进不同的身体里。

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「书生·端砚」的技术探索与落地实践，走的正是这条路——它不是替代科学家做判断，而是帮助科学家更快地验证判断、更系统地沉淀判断，让每一次实验的反馈，都能成为下一次假设的起点。

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从一个仓，到一座城 体系一旦跑通，就不会只待在一个仓里。

Meta和亚马逊的打榜之所以荒诞，就在于它们拼的是Token的「产量」，却漏算了「消费质量」。

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就像安卓不造手机，但可以让所有手机都能跑同一套系统。

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灵犀离替代成熟的真人助理还有距离，田然自己也坦诚，上下文工程需要持续深挖。

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如果说谷歌内部有谁能凭一己之力拦下这笔肮脏的交易，那只有Jeff Dean。

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它需要像游戏引擎一样，根据用户前进、后退、转向、回看等操作，持续生成后续画面，并让场景在长时间探索中保持一致。

归根结底，能生成，不等于能交付。

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填色表示覆盖，空心表示同维度里没覆盖到。

在Anthropic对抗五角大楼的官司中，Jeff公开签署了一份文件声援Anthropic，打破了谷歌管理层的沉默。

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后训练的核心任务，是把模型在模拟试验场里习得的技能，迁移到真实的部署环境中。

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其二，模型更强，不代表更安全。

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类似地，「删除下方原子」、「扩超胞」等任务即使换成更大模型，完成效果也仍不稳定；几何误差也不是随模型变大就必然下降。S-Researcher让智能体自主设计实验、模拟被试、撰写报告」 腾讯的选择是明确的——只做大脑，不做本体。

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还撂下狠话：再不改，人的思考力会萎缩。

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SafeClawArena要解决的正是这两点，它索性不搭脚手架，直接把生产平台本体作为测试台。

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尽管大模型能解析材料知识，却难以精准操控原子结构。

现有的工具调用评测大多是原子任务——查个天气、订张票，五轮左右收工。

他说这些题在网站上标着open，只意味着他本人不知道有哪篇论文解决过它。

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Context≠记忆≠RAG！ AI最大短板：记忆 今天的大模型，是一种前所未有、却也残缺的天才。

这话乍听有点大。

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直接套用通用稀疏注意力，收益很容易被数据重排、gather/scatter、layout conversion和padding等周边开销抵消。

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企业原本最有价值的部分，并不一定存在于某一张数据库表里，而可能存在于员工如何解决问题、主管如何做判断、专家如何平衡风险，以及组织如何从结果中学习。

新智元报道 一页纸，啃下了一篇要用44页顶刊论文才啃动的硬骨头。