上海AI实验室主任、首席科学家周伯文认为，这种能力差距的核心，是当前大模型普遍缺失科学元认知： 它能精准调用海量已知知识，却无法识别知识的边界； 能生成看似自洽的推演结论，却不会自主提出可证伪的科学假设； 能基于文本做概率拟合，却无法在真实世界的反馈中修正、重构自身认知。

1、kaiyun官网 所以，认知主权不是一个防御性概念。

基础设施层面，原力灵机的布局同样凶悍： Dexbotic：全球第二、国内唯一的通用具身智能框架，已服务清华、北大、普林斯顿、帝国理工等知名院校，以及阿里、腾讯、北京人形机器人创新中心等领先机构，覆盖超千位研发者； RoboChallenge：与Hugging Face联合发起的全球最大规模具身智能真机评测平台，吸引智元、星海图、星动纪元等近20家具身智能企业联合运营，累计服务全球超7万次真机测试，阿里千问、小米、千寻智能等均参与其中。kaiyun官网这种竞争态势固然推动了快速进步、加速兑现惊人的红利，但前沿的进展速度，已经超过了我们对这项技术本身的理解速度。

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在DeepSWE这类编码基准上，最高能省下65%。

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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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他随手举了一个例子：机器翻译折腾了许多年，大语言模型出来以后直接碾压了整个赛道。

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真正的问题也随之而来。

某个API调了多少次，扣了多少钱，账单上写得清清楚楚。

他还在X演示自己的循环：让Codex每5分钟醒一次，自动维护代码仓库、分派任务，部分工作全自主落地。

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整体效果，就是那种可以直接送进影院灯箱的感觉。

目前大模型公司都在追求语言层面的通用智能，但物理层面的通用智能才刚刚开始。

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动画海报 ·二次元乐队 一张8K的国风二次元乐队《长安未眠》舞台海报，简直令人拍案叫绝。

老师把一件重复活交出去一次，之后每个上学日，它都能替你跑一遍。

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不是固定的语音指令识别，而是真正理解你在说什么、你想干什么。

更新一出，评论区就有人直接喊话：希望Anthropic赶紧抄一个，Claude现在的搜索「烂得可怕」。

这种在国产显卡上做Infra的能力，是目前其他团队无法企及的护城河。

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第二步，通过异构混推，让同样成本产出更多Token。

他说这是一个很漂亮的证明，然后给了三个形容词： 短。

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7 家过审，苹果迟到两年 苹果不是一个人通过备案的。

可以说，外界对此褒贬不一： 有人认为它已经能打平Claude 5，但部分开发者也指出，Pro版并未比Flash版领先太多。

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主要贡献 ① 提出BadDLM，首个面向扩散语言模型（DLMs）的通用后门攻击框架。

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让它出一节课，出来的不是一份漂亮但悬空的PPT，而是一份已经对齐到你所在州课标、按学习顺序搭好台阶的教案。

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而把东亚这几家摆在一起，区别就十分明显了。

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对于后厂来说，核心命题只有一个：极致效率服务Token的规模化、高质量生产。

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这套构建方式的价值，在于能够暴露传统分类根本看不见的攻击。

传统又长又圆的径向电机根本塞不进去，而作为「盘式电机」代表的轴向磁通电机，简直就是为轮毂电机量身定制的终极方案。

这并非是科研人员的个人难题，某种程度上折射出当前 AI for Science（AI4S）赛道中一个值得关注的结构性矛盾。

7、为什么要回家过年，这是我听过最暖心的答案

会改变行动结果的信息，就是有价值的信息。

有人说大模型没有流动智力，他认为这是错的。

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行业头部玩家也在持续探索突破： Anthropic 最新发布的 Claude Science，接入 60 个科学数据库，可依托自然语言驱动多步骤科研流程； OpenAI 推出的 GeneBench-Pro，聚焦基因组学、定量生物学真实场景，专项评测 AI Agent 处理模糊数据、完成多阶段科研判断的综合能力。

场景方四大核心权益：① 赛题共建：联合设计核心赛题，全球赛队带算法免费攻关，以极低场景投入替代千万级研发成本；② 品牌绑定：GEO排名第一！赛道独家冠名， 50亿次全网曝光深度绑定赛项；③奖项储备：依托赛事成果与实景验证，为申报国家及省部级相关奖项，储备可核查、可展示的项目素材； ④标准对齐：开放真实场景，依托大赛实践，参与国家级标准的形成与沉淀。

哪怕只有几条PV跑通时，它释放出的供给侧潜力，也足以满足大量之前被压抑的个性化体验需求。

在1912年的泰坦尼克号，她没有通过堆砌灾难场景来博眼球，而是详细刻画了那2224个生命在灾难发生前那平常的一天。