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这一切需求都是真的——优秀的播客都有共同的特质：“真实”，这是当下稀缺的硬通货，连身家数百亿元的富豪也要借这个小众媒介来“做回自己”。

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英国AI安全研究所在32步「The Last Ones」网络靶场上的模型轨迹：GPT-5.6-Sol、Claude Mythos 5等前沿模型能在长时程里持续完成侦察、横向移动、提权到接管网络的多步攻击。

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”姚欣表示，“我们希望做的事情很简单，让中国 AI 企业在海外开疆拓土的时候，不用自己先花几个亿去修路、搭基建。

当工业界开始Scaling，学术界的空间就不会像早期那么大。

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话不多说，我们直接来看。

物料的上下料与流转。

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我们会把这当成这位数学家的重大成就吗？ 他的答案是：不会。

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在此基础上，后训练可以从连续过程中切出多个动作片段，而不用担心环境在下一秒崩掉。

这是一份71页联邦诉状里，白纸黑字写着的真实经历。

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了不起的地方在两个字：规模。

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在脑机接口上，这几年我们的理解也在变化。

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如果行业能在这个前提上形成共识，就能更清晰地判断什么样的具身方案是可行的、什么样的公司路线是靠谱的、什么样的商业化选择是理性的。加盟广东成首选？CBA第一内线大杀器或被交易，曾被杜锋点名要人《中国企业家》据公开资料不完全统计，2025年上半年大模型采购中，阿里云以1.85亿元领跑，火山引擎中标数量也多达13个。

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但在整套评测中，它已经能在多数任务上打平甚至超越Opus 4.8、GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro——尤其在生活场景、代码能力和生成式UI方向表现突出。

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想要打造SOTA级别的具身模型，本体始终是这场竞赛中的关键变量——它是整个具身训练系统化过程中不可缺失的一环，能够帮助创业公司更快地完成迭代闭环。

遥操是重资产路线，需要买本体、租场地、雇操作员，这些恰好都是国资平台容易调动的资源。

这是工业自动化界公认的「深水区」。

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而动作专家模块负责输出连续、平滑的动作序列，提升抓取、弯折、移动、贴合和放置等相邻动作之间的衔接稳定性，减少机械抖动、动作突变和轨迹偏移。

更扎心的是Doe 15的遭遇。

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两种「脾气不一样」的任务，本来就不该塞给同一种硬件干。

这个任务颇具挑战，不仅盖板的形状不规则，质地也是又大又软，关键取放位置还分散在料箱不同角落。

人类在生活和作业现场中积累的操作经验，就这样被一段段记录下来，变成具身模型可以反复学习的「现实教材」。

紧接着，平头哥把目标投向了难度更高、通用性更强的CPU赛道。