拿过奥赛金牌的人，去做算法了 推翻30年图论的Dmitry Rybin，目前是一家1亿美元AI创业公司的联创。

1、熊猫体育 需求端，2026年推理开始反超训练，成为AI算力消耗的主战场，推理成本两年降了280倍，企业的AI总支出却没降反升，中国日均Token调用量已经突破140万亿，一年涨了四成，需求呈指数级往上冲。

永辉超市CEO王守诚曾解释说，很多成本支出并不在前场，而在后场，“过去一年多重新翻建了320多家员工办公室、店长办公室、培训室，都按照胖东来的装修标准。熊猫体育笔者从清微智能官网看到，其已建设超过10余个可重构算力中心，算力卡累计订单超过4万张，适配上线模型及应用超过200个 公司同时将RAISA软件栈、FlagOS生态协同和主流模型Day-0适配，列为当前生态建设的重点。

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” 他认为，手机厂商进入反而能做大市场蛋糕，完成大众用户教育。

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视觉Token压缩还有一个更大的用处，可以帮助机器人以更低成本保留历史记忆。

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这使得Intern-S2-Preview-397B 能以极高的信息密度学习复杂知识，在大幅降低训练开销的同时，习得更多对科学推理至关重要的隐性结构信息。

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而“小裂变”正在尝试为抖音商家提供豆包内的GEO（生成引擎优化）服务，通过优化商品简介、图片等技术手段，让商家的产品在豆包内更容易被推荐。

最后，还要加入机器验证，检查推理有没有跳步、计算有没有错误。

而具身智能真正的壁垒，也不只是模型能力，而是看谁能更早建立「反馈闭环」。

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想明白这一层，就懂了7300个Skill为什么一个月就能长出来。

EgoVerse最新公开的联盟伙伴中，除了佐治亚理工、斯坦福、苏黎世联邦理工和UC San Diego等学术机构，还包括Meta、Scale AI、光轮智能、Mecka AI、MicroAGI、Trace Labs等公司。

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这和传统自动化最大的区别在于： 传统自动化依靠固定代码，换产要重新编程，工况一变就停机调试，只能单点替代工位，无法自主迭代； 超级工站依托LaMPA世界模型自适应调整，支持跨工序全局协同，能持续自主学习优化，可标准化嵌入智能产线，越运行越适配。

模型不仅要知道「这是一个零件」，还要知道：它距离机械臂多远？当前姿态是什么？应该施加多少力度？ 如果完全依靠模型从图像中推理，就像让一个新人凭照片猜测精密设备参数。

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从「生成一套」到「生成得像这个用户」 过去几年，自动幻灯片生成进步很快。

卡帕西之前还侧面吐槽了“人就是瓶颈”这件事，而且劝告大家： 把人从流程中抽离出来，这正是loop要解决的事。

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1、解忧

裁掉10%的人，省下100亿美元，转手投入AI基建 原来员工不是被淘汰了，是被当成了资本重新配置的牺牲品。

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结果第一个拿到官方评卷满分的居然是小红书？？？ 经IMO官方评定，小红书大模型dots-note-3.0，六道题全部答对，以满分成绩斩获金牌。

要知道距离上一轮融资结束，仅仅过去六周。

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” 影石方面则予以否认。

但即便如此，他们依然认为小红书“不可替代”。

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Mind Lab想造的，是一台经验智能机器——模型离开实验室之后，仍然在真实世界里持续学习，越用越聪明。

算电协同Agent不仅是一套智能调度系统，更代表着AI基础设施已经不再是机房层面的设备运营，而是在整体链路上做端到端整体效率的提升，在这个过程中我们能联合调度的分层越多、可控细节逻辑越统一，整体智算ROI就越好，我们将持续推动TPW成为行业共识，携手产业伙伴共同建设'源—网—荷—储—算'一体化生态，走向智算中心运营的新阶段。