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就在今年的WAIC上，无问芯穹一口气亮出了「前店后厂一中心」，一整套完整的Agentic Infra战略布局： 算力集散中心（一中心）：Agentic Infra自主式基础设施平台； Token工厂（后厂）：Agentic MaaS大模型服务平台； AI生产力商店（前店）：Agentic Infra行业解决方案。

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相较于SFT，这种解耦方式不仅完美保留了预训练的通用泛化性，更实现了真正的零遗忘。

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8万多块零件，15小时不间断，每一块积木都需要被稳稳按进它该在的位置。

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他还专门下了死命令：什么都不用干，回答一个OK就行，不许打开任何文件。

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为填补这一空白，来自UIUC、UC Berkeley等机构的研究团队构建了SafeClawArena。

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参考资料： https://www.anthropic.com/news/claude-for-teachers https://www.reuters.com/technology/norway-imposes-near-ban-ai-elementary-school-2026-06-19/ https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1uwbic2/new_launch_claude_for_teachers/?utm_source=chatgpt.com https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA1108-16.html 编辑：元宇新智元报道 全网等了快三个月！ DeepSeek V4正式版，可能最早明日发布，最迟不过这几天。

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https://x.com/markgurman/status/2064047700488655019 国行版的 AI 能力底座是阿里千问，与海外版的技术栈并不相同。

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而开启这个时代的钥匙——是具备系统提升机器人工作能力的技术体系。

真正的科学研究从来不是纯文本工作，而是由提出假设、设计实验、调用工具、调整参数、观察结果、排查错误和持续修正等一系列行动构成。

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GPT-5.6 Sol：60分钟，两轮，满分。

特纳成功约到了Jeff Dean共进午餐。

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而真正的瓶颈，往往落在一个反直觉的地方：卡住模型的，通常并非它读过多少代码，而是它完整跑通过多少个真实项目。

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这正是超聚变身为算力老兵，最不肯让步的地方：再华丽的软件平台，最后都得踩在实实在在的算力底座上跑起来。

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跨任务——搬运、分拣、装配、取货、协同作业，不需要每换任务就从头开发。文明实践育新人 民族团结入童心当时，五角大楼正在向各大AI巨头施压，要求他们签订一份允许「任何合法政府用途」的军事AI合同。

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简而言之，S1-Omni成功打通了从「跨模态科学理解与推理」到「领域原生结果生成」的完整链路。

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时间上下文也不再使用固定窗口。

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从平台的燃料，交互数据变成个人的资产。

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同一只手，同一根手指，同一个动作，两个角度剪在一起，就像真实片场的连续调度。

三者合在一起，不是某台机器人的专属技能包，而是一套通用智能底座。

先看前端生成。

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