WAIC与GDPS两个舞台彼此衔接：WAIC呈现「已验证」的成果，看见未来；GDPS发掘「有潜力」的火种，做出未来。

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二者相对其他玩家有接近代际差的领先。

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世界模型亦成为新的变量。

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每一步的成长，都是完整且高度统一的。

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泄露没有消失，只是换了通道。

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我们已经见识了前沿模型给网络安全带来的挑战；而随着能力持续提升，包括核风险与生物风险在内的其他威胁可能很快显现。

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新智元报道 【新智元导读】Grok Build被爆偷代码实锤，48小时后，马斯克亲自按下删除键：历史用户数据全部清零，一个字节不留。

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投喂同样的数据，运转同样的模型，结果数据利用率低，大量动作的完成度都不高。

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「大脑系统＋软硬一体＋开放底座」这一组合，是逐际动力推动人形机器人在物理世界持续运行的底气。

之前，他在做自动驾驶时也碰过一模一样的事。

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从当年自研TPU减少对英伟达的依赖，到今天把模型直接焊死进硅片，谷歌走的是同一条路的更深处：软硬件协同的尽头，是软硬件合体。

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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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其三，堵上一个口子，漏洞会从另一个口子冒出来。

为什么是5个万卡而不是1个10万卡？因为商汤面向的是第三方市场——大语言模型、视频生成、具身智能、世界模型、AI for Science，这些任务对硬件的要求完全不同。

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其中后摩智能提到的一个数字值得注意：Agent时代复杂任务的连续推理，算力消耗将暴涨1000倍——这也从侧面说明了，为什么此芯要做开放平台，让更多AI加速卡厂商能接进来一起扛。

问题的核心，是模型在关键能力上，尤其是AI编码能力，未能达到内部严苛的标准。

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对于游戏模拟、虚拟场景探索、机器人和具身智能训练等应用场景，推理延迟和显存成本是能否走向实际使用的关键门槛。

模型侧腹背受敌的谷歌，突然把更多筹码推向了自己最深的那条护城河——芯片。

他不认识任何编程语言，却借助小浣熊捏出一套「总工之眼」，让二十年的隐秘经验，破天荒变成可复制、可结构化的数字资产。

安全团队要的漏洞清单，每一条都能直接跳到出问题的那行代码。