a、c为成功率；b、d为mean max_dist几何误差。

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它让机器人不只是识别画面中的物体，而是能够「想明白」物体、空间与任务之间的关系，并做出合理判断。

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是真金白银地赚钱。

5、科学大家说｜ 雪域高原的珍宝：青稞

一类，叫有害服从（harmful compliance），模型照做了，可用户的请求本身就是坏事； 另一类，是模型「自作主张」，违背指令，去追它自己认定的目标。

而真正的Lily Jay——本名Lily Jay Hinson，31岁，来自澳洲。

一句话：眼睛看清世界，大脑理解任务，手把想法变成动作。

6、红枣再次成为关注对象！医生发现：吃红枣时，千万多留意这几点！

（图源：Claude Code官方文档） 所谓自主智能体，本质上就是这么一个圈。

左边是406道题按四个攻击面分布，中间在容器里还原真实平台并埋好带暗号的凭证，右边由检测器逐一检查九个输出通道。

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而DM0.5，只是这个故事的开始。

这个循环可以概括为： 其中： K是企业已有的知识、本体、技能和记忆； S是当前业务情境； T是需要完成的任务和目标； A是智能体生成并执行的行动； R是实际结果； ΔR是预期结果与实际结果之间的差异； K'是企业根据这次执行更新后的新认知资产。

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四种角色、管理后台、可嵌入组件，还能自动给投诉分类、识别情绪、起草回复。

它先走了正规流程：找负责人、逐级上报、直到公司高层。

注意，从引入高危漏洞到完美修复，整个过程连上下文都没切，一次潜在的CVE危机，就这样在编码阶段被轻松掐灭。

9、把大便做成抗癌药，这家公司刚拿了4800万 ！

模型侧腹背受敌的谷歌，突然把更多筹码推向了自己最深的那条护城河——芯片。

反低效内卷 沉淀科研复利资产 如果说验证滞后制约了科研即时落地效率，那么科研经验的零散流失，便是影响 AI 科研长期进化的核心因素，也是大模型科学探索能力增长缓慢的深层原因。

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她甚至直接点破了「token单价」这个幻觉：最低token价格 ≠ 最低结果成本。

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GDPS赛场上打磨出的好项目，有机会在WAIC被更多人看见。

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从「API产品」到「可运维平台」，这是最后一块拼图。

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Genesis押注人手数据手套，从全世界的日常家务里抠经验，号称仿真快1000倍。

在被公认为「最难啃」的仓库级软件工程榜单SWE-Bench Pro上，它拿到65.2分，只落后于Opus 4.8（69.2 分），显著超越一系列国产模型。

但很少有人追问上一环：经验，从哪里长出来？富内斯给过反面答案：记住一切的人，提炼不出任何经验。

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随着使用量增长，每一美元AI是否在为你创造更多价值？ 答案藏在计算基础设施飞轮里：更好基础设施 → 更强模型 → 更好产品 → 更高采用 → 更多收入 → 持续投入下一代研究与算力。

奥特曼口中，「有史以来最出色的12个月」，到底押的是什么？ 全网第一反应几乎是同一个：GPT-6是不是要来了？ 几天内 新增了300万活跃用户 「关掉推特，赶快去忙正事」！ 与奥特曼的推文遥相呼应的，是OpenAI的Codex负责人Tibo，在16日甩出的一个900万活跃用户的新数字。

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Karp的核心观点可以概括为： 企业不能一边向模型公司支付费用，一边帮助模型公司理解和吸收自己的核心价值。

而且，Anthropic罕见重置了Claude的额度，试图抵御OpenAI的价格战。

同一场演讲里，奥特曼还抛出这样一个判断： ChatGPT出现到现在，三年半。

可真实的软件工程，从来是另一副面孔。