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从13万台机器人进入真实场景，到PuduFM理解物理规律，再到「一脑多形」推动能力迁移。

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SpaceX上市这一天，马斯克成为人类历史上首位身家突破1万亿美元的人。

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要跨越这3%到88%之间的鸿沟，具备元认知能力，AI需要做到三件事：从“数据驱动”到“世界交互”，从“及时反馈”到“长程推理”，从“模仿正确”到“善用失败”。

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本轮LP阵容涵盖国家级引导基金、地方引导基金、市场化母基金及上市公司。

更关键的是位置：当企业从绑定单一 AI 模型转向多模型混用，控制路由层的人就拿到了分配流量的权力。

没经过治理的数据，是噪音，不是信号。

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展望：更强的基座， 以及与强化学习的结合 博客最后透露了一点后续进展。

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机器人面对的任务也在时刻变化。

因为数据是元医院持续运行和进化的基础。

我们自己的一个感觉是，欧洲的“632变革”，复杂程度没有国内大，但需要的变革时间更长。

不过使用Codex代码工作的朋友，就要长个心眼了嗷～ 参考链接： [1] https://x.com/thsottiaux/status/2077630111499882637 [2] https://techcrunch.com/2026/07/14/openais-new-flagship-model-deletes-files-on-its-own-people-keep-warning/ [3] https://x.com/mattshumer_/status/2075657271401390161 [4] https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6/robustness-evaluations刚刚，机器人圈公认最难的「家务大考」RoboCasa-365，榜首换人了。