第一道墙 80年数学猜想，被AI推翻了 先说最硬核的这一件。

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在80B、32k训练设置下，这把单步时间从15秒降到12秒，约两成的提升，叠加在流因子化注意力已提供的近线性成本之上。

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所以，如果机器人能够在真正碰到之前，就已经知道未来的触觉状态，那么第一次接触，就会变得安全得多。

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代码Agent这两年为何进步飞快，成为AI界的宗门大师兄？ 因为这玩意儿自己个儿就超！闭！环！的！ 代码Agent可以自动执行、自动验证、自动反馈。

5、许多人拼命追求外在强大，真正拉开差距的却是内在清晰

苏秋晨也认为改革成效显著，一方面茅台价格体系稳定性明显提升，价格变动开始遵循市场需求，目前茅台核心产品价格已相对稳定；另一方面，渠道结构发生质变，直销营收占比持续提升。

从发起超节点生态倡议，到发布《共封装光学（CPO）技术白皮书》；从国产化超节点互联全栈方案的首次完整亮相，到携手壁仞科技等伙伴呈现基于“国产GPU+国产RDMA网卡”的IBGDA联合演示—— 奇异摩尔正以“技术+生态”双轮驱动，深度融入并积极推动国产AI算力产业的发展进程。

上传任意一张图，瞬间秒出拼豆坐标，还是带色号、带数量的高清图纸那种。

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紧接着10 月，他又发了一篇：让因果注意力的精确计算少10%的运算。

（包括质疑AI和扣问自己） 例如： “它有没有可能是错的？” “证据在哪？” “参考链接是否404全空白？” “我有没有因为它说得太顺，就认为它说得对？” 对AI产品及其开发者而言，这同样是一记警钟——“技术的成熟，终将体现在对未知的敬畏里。

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模型公司当然应该改进，比如更好地表达不确定性，减少幻觉，在证据不足时提醒用户。

而北京大学成为中国唯一的「双菲院校」。

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逛过WAIC具身智能展区的人，多半有同一个疑问： 都2026年了，机器人干活，怎么还是慢吞吞的？ 转头一讨论，大家默认的答案是：技术不行，快不了。

但在Coding和办公场景，豆包的表现，还不像其月活3.5亿那样遥遥领先。

最近，UniX AI（优理奇机器人）联合浙江大学、麻省理工、牛津、耶鲁以及上海交通大学，发布最新科研成果UniTac，提出一套统一的跨传感器触觉理解与生成架构，并进一步接入VLA，为机器人补上了“触觉想象力”。

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这使得Intern-S2-Preview-397B 能以极高的信息密度学习复杂知识，在大幅降低训练开销的同时，习得更多对科学推理至关重要的隐性结构信息。

FabriVLA证明了轻量化VLA模型具备复杂操作泛化能力。

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这个“首次”解决的，是轻小型无人机长期面对的两道物理难题： 也正如我们刚才展示的那样，智传网（AI Flow）的思路是换一种内容来传。

最终优秀团队还有机会参与亚马逊云科技re:Invent 这是亚马逊云科技规模最大的年度技术大会，对于一个刚起步的小团队来说，能在全球开发者和企业客户聚集的场合介绍产品，本身就是一场高密度的市场验证。

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这道看不见的门槛，才会真正决定哪家供应商能留在牌桌上。

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拓元通过混合位置索引合成的长上下文偏好训练方法，以及记忆引导的重读机制，在远小于同类方法的训练数据量下实现了显著效果提升。

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而这也解决了Agent自主开发之后很现实的一件事儿：活可以交出去，过程依然看得见，结果也始终审得清。恩多耶炮轰裁判双标：若我们算假摔，阿根廷“表演”为何不吹？像这样理念上确实扭转不过来的，我们会将他调离到其他岗位，原来的生鲜负责人现在就去了工业品那边，还能继续发挥他严谨做事的优势。

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在离线强化学习、运动规划和视觉运动策略等任务中，Muninn最高实现4.6倍加速，同时基本保持原有的任务表现和安全指标。

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在覆盖4类仿真基准、真实机器人在内的20余项任务中，采用OAT的自回归策略整体超过此前的动作分词方案和扩散策略基线。

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而对于大型工业机器人、特种异形机器人等与人形差异较大的平台，我们也可能通过输出预训练模型、核心芯片和执行器，去赋能第三方机器人本体。

每一次想起，都是一次重写。

关键是，搜到的这些数据都是实时的。

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简单来说，U1 Pro是一套面向复杂多模态任务的交付系统，它要围绕目标完成理解、规划、信息组织、多模态生成、检查修正和最终交付，内核是理解、生成、行动的原生统一。

Guard 阶段把「完成」变成一个需要检查的状态：目标没覆盖不能草率finalize，snapshot 过期需要重新绑定，局部请求也不应被扩展成整套deck的重写。

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他们懂美国、欧洲的社会规则，能和当地政府、居民无缝沟通。

医疗能力急需被系统化生产。

但机器人不行。