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轮毂电机，就是把电机直接塞进车轮里，四个轮子独立驱动。

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第一点，推理效率优化已经上线，省下来的算力回馈给所有订阅用户，光这一项就能多出大约10%的用量。

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第一发点球，瞄准、蓄力至峰值，起脚射门；攻守互换后，看准反应槽指针，顺势滑屏，可惜手速慢了半拍，扑救失败。

而AGX平台的第一个实体，就是那台桌面级超算——AGX Station。

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Stuart Russell，是全球呼吁禁止自主武器的头号斗士，曾在联合国痛陈「杀手机器人」的危害。

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下面这款「割绳子」经典游戏，也由V4一次跑出来的。

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元数据先写临时文件，再原子rename。

就像牛和狗一样，真实地在这个地球上存在过。

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说白了，就是用户涨得太猛，工程团队正连轴转着堵窟窿。

这是「降维打击」。

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第三件是国产化。

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睡眠、健康以及与家人吃一顿饭的那两个小时，全被换成了产出。

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而分歧从哪来？先看清每个人代表了的不同背景，坐上桌的是: 姚卯青(智元机器人)：全栈玩家，数据全要，可靠性是命； 任至意(Physical Intelligence)：纯大脑派，不碰场景，只赌真机数据飞轮； 马也骋(Dyna Robotics)：真实落地派，信部署数据和后训练； 张正友(腾讯 Robotics X)：大厂实验室，分层架构，警告创业公司别被大模型吞了； 赵子豪（Sunday Robotics）：家庭派，三指夹爪独特方案，先敲门再说 。图赫尔谈科比·梅努缺阵：最后一次训练课，他感觉背部一阵剧痛至于托着这一切的地基，反倒成了最没人在意的一层。

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当他再次走进谷歌办公楼这个「科技圣殿」时，他感觉自己像是一个回到了旧高中的毕业生——曾经这里装满了梦想， 但现在，他非常清楚地知道，自己已经不属于这里了。

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在部署阶段，客户只需要让人类走到新的工作台前，随手用相机录制一段人类自己完成该任务的第一视角视频即可。

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而这，绝不是补了个搜索框那样简单：它让你的数据更值钱的了。

他的方法论叫「数据达尔文主义」：不预判哪个市场好，全球都推，数据最好的就是答案。

CPU不再是「打杂的」，而是任务调度与执行的中枢。

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Claude把50州课标 塞进了它的脑子里 Claude for Teachers想要跨过的，正是这一步。

从这个角度看，纳德拉近期的两篇文章和Karp的CNBC访谈非常重要。

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会改变行动结果的信息，就是有价值的信息。

目前，能够做到这一步的只有两个模型。

物理AI的「开悟时刻」，从来不是完成一次惊艳的演示。

在第一轮，必须探索截然不同的路径——从代数视角、结构归纳法、流场表述、嵌入法到极端参数法。