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2、体重管理

在专门考察长序列家务能力的RoboCasa-365上，模型从头训练，成功率38.2%；加机器人数据预训练，43.4%，涨5.2个百分点；再加UMI数据，48.2%，又涨4.8个百分点。

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”他说，“但我们得在天使轮、种子轮就跟踪。

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但这条路并不全是“鲜花”，至少在林远心中，他越来越难以做到完全自洽。

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这组结果的重点不是又换了一个更强模型，而是在同一个模型外面，Harness本身也可以被搜索、验证和迭代。

它石、戴盟、千觉等公司在模型布局外，也积极打造各自的数采硬件体系。

FabriVLA证明了轻量化VLA模型具备复杂操作泛化能力。

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不光有标准成功操作流程，还会主动生成碰撞、滑脱、重心失衡等对抗性极端工况，批量产出高质量合成训练数据。

不是静态补丁，是随交互成长的记忆。

7、五一的“欧若风”，轻盈不浮夸！

同样值得关注的，还有文远知行L2++出海的模式。

WAIC前后，月之暗面发布2.8万亿参数的Kimi K3，商汤首发多模态基座模型SenseNova-U1 Pro，阶跃星辰则集中展示了Step AOS、STEPX Neo及“超级Eva”等终端生态矩阵…… 尽管各家产品切入点各异，但内核多有相似之处：模型迭代、商业化落地的“第一公里”以及生态伙伴的站台，均集中向WAIC这一节点爆发。

8、美加墨世界杯8强对阵来了！欧洲球队独占6席！梅西8球领跑射手榜

为了支撑这一过程，xAI还构建了一套高度异步的Agent训练系统，使模型能够在长时间执行复杂任务的同时持续完成训练，从而不断提升真实工程场景下的推理效率。

参考资料： https://x.com/testingcatalog/status/2080401533728940372 https://x.com/OpenAI/status/2080378182469857576 https://x.com/testingcatalog/status/2080385285951521150 https://x.com/claudeai/status/2080376094939603366 https://claude.com/blog/think-through-hard-problems-in-voice-mode 编辑：摩西新智元报道 8分钟。

可一旦进入研发团队，它面对的就变成了几十名开发者、多个代码库，以及一套运行多年、甚至很难被完整写进文档里的开发规则！！！ 所以到了Qoder 1.0，原本分散在Memory、Repo Wiki和Knowledge Cards中的信息被统一收进了同一个知识引擎。

9、厂BA泼水嘉年华火爆开启！

手术规划环节，「超级医生」同样能提供完整辅助。

编程能力方面，Grok 4.5总体已经基本追平Opus 4.7，甚至在DeepSWE Bench 1.0上超过了Opus 4.8。

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但团队还是决定放手一试。

张小懿：当时我们的变革决心很大，集团拿出相当于全年利润的三分之一的预算做数字化；而且试点单位选的家用空调事业部，这是美的最大的业务板块，如果搞砸了，影响不是一点半点——所以有阻力也很正常。

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股权收购模式下，受让方拿到品牌后能在企业战略层面做较大幅度的调整；而品牌授权模式下，受让方的自主空间相对有限。

2、何小鹏这句感慨，刷屏全网！

“反内卷”带动了一定的价格反弹，数据显示，截至2025年11月份，多晶硅、硅片、电池片、组件均价分别较年初上涨38.9％、2.2％、0.4％、2.3％。

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在相同的单视角、纯SFT设定下，与闭源模型TrackVLA++相比，它在单目标跟踪和模糊目标跟踪上的追踪率分别高出8.8和17.0个百分点，模糊目标跟踪的成功率达到58.0%。勒布朗·詹姆斯是否在等骑士交易来欧文，或勇士交易来戴维斯？先把这题是什么说清楚。

4、使用了9年多的笔记本依然干净、流畅，就问国产哪个牌子能做到吧

两者本质相通，都是对海量信息做精简提炼。

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这些属于high-level planning（高层规划）。

对开发者来说，这意味着可以看到编译过程中每一步的中间表示，理解模型在具体场景里是怎么被优化的。

很多世界模型跑在云端，但机器人留给自己做判断的时间，可能只有几十毫秒到几百毫秒。

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它只是一台无限重复的推理引擎，不是一个在成长的智能体。

一个GW算力基础设施满负荷运行，年耗电量可达80~90亿度，相当于一座中型地级市全年居民用电量。

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身体记住了经验，可他的意识对此一无所知。

而WAM‑TTT仅用未标注的人类视频即可完成后训练，成本降低的同时，完成度能够逼近甚至持平专业遥操作数据。

而这类工作，只有扎根在同一个社区里深度共建才做得成。

书里，他把大众口中的“私募”改叫“私市”。