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但具身智能也无需替代所有工业自动化。

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这个过程中，有什么Takeaway可以和社区分享？ 韩铮：对机器人来说，Research与商业化之间最大的分水岭，就是99%+的可靠性。

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据了解，北京、深圳两地不少相应Agent、Coding青少年培训班应运而生，最小年龄低至6岁。

许北同样没有长期关注的博主，“都是随便刷”。

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连接的对象也从手机和电脑，延伸到无人机、机器人、摄像头、汽车和水下设备。

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机械臂每做一步都停顿一秒，动作马上就会变得僵硬，整个任务的完成时间也会被拉长。

一旦记忆协议成型，托起的就不再是一款产品，而是完整的智能生态。

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而没有数据，模型迭代不动，具身智能除了Demo，几乎无法落地……制约核心因素，就是始终缺少高质量数据基础设施形成闭环，作为模型的kick start。

” 彼时，几乎所有人都在建议韩涵做更轻量级的SaaS应用，如OA协同、HR管理、财务系统等，它们标准化程度高、交付周期短，可以快速起量。

连输入框都不需要的时代 看到这儿，两家的分岔就清楚了。

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再是Harness部门负责人崔添翼在线直聘，一口气放出研究员、工程师、产品经理三个岗位，实习全职都要。

回到中美博弈的视角来看，美国在软件、AI和算力芯片上遥遥领先，我认为具身智能是中国的下一个重要增长点，再加上人口老龄化和劳动力缺失，中美双方都需要人形机器人。

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这些能力，很难仅靠实验室里的训练或者有限的演示获得。

DePue在帖子中，以略带调侃的语气写道：这大概是我这几天读到最疯狂的东西了……看来是进奇点了。

1、到底要不要回农村老家盖房子？

不要让提出方案的模型顺手给自己的方案打分，而要专门安排一个角色找漏洞。

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但采集数据只是第一步。

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△RAISA软件栈的模型与算子适配规模 同一模型在不同芯片上能够运行、能够保持精度，以及能够达到理想吞吐和成本，是三个不同层级。平凡岗位书写不凡担当一位菲尔兹奖级数学家，用写论文的严谨劲儿，给「AI如何团灭人类」建了套分类学。

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AI编程这件事儿，真的从每个人自己研究怎么用，走向了整个组织一起把它用起来。

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不少超市一说学习胖东来，就齐刷刷地要改装修，挂标语；刚刚开始调改，就盼着客流激增，销售暴涨；还有一些企业心心念念的，不是做好自己的商品，而是如何引入胖东来的“网红”自有品牌，最多的一次，程相民一天接到过40多个提出此类要求的电话。

于是便有了开头那一幕： 我拥有了一份具身智能知识库！ 世界模型、VLA、机器人强化学习和数据困境等主题，都被分门别类整理好，点进去还能看到不同讨论中的共同判断。

OpenAI o1如此，DeepSeek-R1也是如此。

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具身智能公司不需要再从零积累物理世界经验，不需要再花数年搭建数据飞轮，可以直接调用景烁的世界模型能力，直接购买开箱即用的技能包。

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原因也很简单，这两种任务的结果，都很难靠语言包装蒙混过关，相比知识问答和主观评测，它们更直接地考查模型能否真正理解复杂问题、拆解任务并持续推进。

最外面的绿色路线从A出发，依次经过B、C、D、E，最后重新回到A，这就是一个圈。

它的定位是端-边-云协同的智能生态体系，借此，中兴通讯想要让AI从单点能力走向系统能力。

一季度，理想老款L系列停产、新款尚未完全上量，形成交付过渡期。