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怎么把电造得又多又便宜？清程极智的秘诀，就在于底层的深度自研。

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大会结束后，IASEAI的管理层悄悄取消了公开承诺的成员投票。

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防御窗口在收缩，而攻击前沿在加速。

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在考验用户偏好记忆的题目上，HMS达到96.7%，大幅领先Hindsight的86.7%、OpenAI收购的Mastra的53.3%。

谷歌自己也清楚这个风险。

我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。

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2026年7月，Anthropic研究团队发表了《A global workspace in language models》，通过名为J透镜的工具在Claude内部识别出一个可被观测、可被干预且具有因果效力的神经活动区域——J-Space。

One More Thing 对了，文章写到这里，还有一个反转没讲。

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连上之后，每次会话一开场，它就已经带着你的全部背景。

以OpenClaw为代表的这一代「Claw类智能体」正是如此。

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但在具身智能中，这条法则到了后训练阶段，却要直面更复杂的现实考验。

其中AI Coding跑得最快，仅这一类就吞下了全球超50%的Token消耗。

https://x.com/markgurman/status/2038701276699967554 那次短暂上线的实测结果可以用两个词概括：快，但糙。

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在GLM 5.2模型的实测中，对比行业基线，KernelMind在NVIDIA旗舰卡中实现了端到端7.3%的性能提升，在AMD旗舰卡中更是带来了39%的整体性能跃升。

当时监管审批尚未通过。

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莫宗坚评价张益唐「不适合代数几何」，认为他的博士生涯「浪费了自己七年光阴，也浪费了我的时间」。

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但木桩已经钉下去了。

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最难的不是让模型变聪明，而是让聪明变得便宜、高效、可靠。

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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。

加速技术验证与迭代落地，有效解决实验室分拣痛点，全面提升自动化效率。

第一步：化繁为简，锁定立方图 AI特攻队首先确认前人Jaeger的结论：只要证明了「无环立方图」成立，就等于证明了所有图成立。

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这套运行机制，从根源改善了 AI 缺乏有效反馈迭代的短板，让每一次模型推演都能对接真实实验校验，每一次推演偏差均可得到及时修正，有效改善纯模型推演脱离实操场景的问题。

这是一个权力与阴谋交织的时代。

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杨帆对此的判断是，中国搞太空算力的核心逻辑不是地面电太贵，而是全球还有大量地区没有3G、4G，要把AI服务渗透过去，星上算力是最有效的路径。

推测来看，近期3.5 Pro的开发进展并不理想，因此他们启动了全新的预训练课程。

第三项，是读懂密集图表的能力。

换句话说就是，写得越少，分越高，钱省得越多。