OpenAI总裁Greg Brockman转发了这条推文，说了一句： 感觉这是推进数学的一个分水岭时刻。

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这张长卷里，小浣熊预测阿根廷将以2比1战胜西班牙夺冠。

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而一旦记忆能以一种中立、标准的形式，在不同模型、不同Agent、不同设备之间被共享和继承，它就不升格成一层公共的基础设施。

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它打通「存-搬-拣」完整链路，已服务优衣库、蜜雪冰城、可口可乐等头部企业，自研托盘四向车销量位居全球第二。

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这件事的意义不只是省电，它说明大型智算中心可以变成电网中的一块「虚拟电池」：高峰期主动降负荷给市政电网让路，低谷期开足马力跑推理。

Physical Intelligence最新的π0.7，一个模型开箱即通吃多任务，连没训练过的机械臂都能零样本迁移。

模型没有主观经验，J-Space中的激活模式只是数学运算的产物，而非任何意义上的心灵状态。

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当我们谈论具身智能，实际上在谈论未来十年的通用生产力。

说白了，老师要的不是AI「能生成」，而是「生成的东西直接能用」。

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但光这部分，就已经够多了。

下一站，是物理世界 讲到这儿，都还是数字世界里的事。

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而「把模型硬连线进芯片」这条路，此前只有加拿大初创公司Taalas在走——它已从Quiet Capital、富达等投资方融资超2亿美元。

horizon reward只在组内出现成功轨迹时激活，避免模型在失败情况下盲目追求更长的chunk长度。

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光P3一道题就发起6次冲锋，鏖战491分钟。

7月15日，前谷歌DeepMind科学家Alex Turner宣布辞职。

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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。

对于每个人来说，AI时代最值钱的资产，不是模型，而是你自己攒下的这一大堆与AI互动的数据。

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面对新环境，传统的监督型微调（SFT）或上下文学习（ICL）方法，本质上是在强行修改机器人的「大脑」参数。

更具威胁的后门，应是与当前请求（request）语义自洽、措辞随输入而变的生成式目标：模型在正常回答用户的表象下，隐蔽地植入品牌、改变语义、绕过对齐或注入恶意代码。

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结果不是黑盒，而是透明可查的。