而设计师和抽卡机，差的就是能不能交付。

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把活跃用户数摞在一起看：2月，Codex还不到100万；7月12日600万，14日800万，到16日，Codex和ChatGPT Work合计突破900万。

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这张《岚月》角色设定图，足以证明了U1 Pro具备了「主美级」的落地能力。

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而juice value，是这些档位底下的那层东西：内部的推理算力预算。

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它具备三大核心优势：极致性能与能效、端边云全域协同、原生安全与可信。

不是跑在芯片上，是长在芯片里。

科研中的「灵光一闪」，那些需要从无到有构建全新数学模型、打破旧有范式的「构造性发现」，是碳基生物专属的自留地。

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它没有顺着人类的思路去证明，而是直接在三维空间 中甩出了一个反例： 这个看起来颇为复杂的多项式映射，从C³映射到C³，其雅可比行列式恒等于 -2——非零常数，满足猜想的前提条件。

证据：把架构文档和依赖清单附上，别让它瞎猜。

7、北京国安一线队祝球迷朋友们新年快乐！

第三项，是读懂密集图表的能力。

它解决的，是具身大模型真正走向商业落地的最后一公里痛点，从此，彻底形成了WAM从技术研发到产业应用的完整闭环。

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值得玩味的是时机。

任何一个学过大学微积分的大一新生，都可以通过求偏导，算出这个三元多项式的雅可比行列式恒等于-2。

（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。

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怎么办？ 就在今天，商汤在总部举办以「算创·无限」为主题的Agentic时代AI基础设施创新发展论坛。

这证明了，AI已具备真正的数学创造力，而非表面模仿。

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更重要的是，与那些只做GPU、只做NPU的端侧算力方案商联手，共同做开放的端侧与边缘AI算力方案。

更进一步，它还能把外部事件主动推进你的会话：CI跑完、监控报警、群里来了条消息，Claude收到就自动接手，哪怕你人不在电脑前，活也照干。

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Chloe不是历史学家，也不是电影导演，但她有一种很稀少的能力——把宏大的历史节点，压缩成一个普通人会有的感受。

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能真正改善人类生活的科学与医学突破，现在感觉非常近了。

3、字少事大，重器无声，让世界颤了三颤

所以K-12绝大多数学生，压根没有账号。即将到来！绍兴家长速看！事关绍兴学生放假.....Figure 的 System 1 / System 2 和 Skild AI 的通用基础模型，底层逻辑都是「模型即大脑」。

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然后她辞职了，去了Anthropic。

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它向外界证明了，可以不用再去迷信孤立的「超级大脑」或单个「灵巧手」，而是回归生命进化的本质，去构建一个精密咬合的闭环生态，才是打破莫拉维克悖论的最佳解法。

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不同团队各自为战，产品重叠，战略摇摆。

π0.5落地的成本，高得不可思议：要让机器人走进1000万个家庭，难道得先派1000万个工程师住进去，手把手教它认马克杯？ 显然，这根本无法落地。

从单点决策到长程闭环 DA-Nav升级NavBrain导航能力 在NavBrain的能力链路中，DA-Nav承担的是长程方向理解、局部目标生成与主动纠偏。

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第一步：gcd(12,18) = 6，lcm(12,18)/6 = 6，黑板变成[6, 6]。

一年之后，这个判断又增添了四类更具体的注脚。

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每个任务达成目标就退出，整条例行任务则一直跑到你亲手关掉。

一个 300B 参数的垂类模型打赢万亿参数的通用模型，靠的是数据壁垒而非算力堆叠。

从这个意义上说，纳德拉和Karp的最新叙事确实印证了佟博士的基本判断。

Gemini两个都没选。