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而超维动力，正是把这段教训完整地带进了具身智能。

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但买回来却发现「不会用」。

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一张8K的图摊成token，足以把上下文直接撑爆。

具身智能的「最后一公里」，各有奇招 先亮战绩，再亮主张。

就连「保险起见多叮嘱两句」也一样帮倒忙。

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AI领走了埃尔德什的赏金。

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灵犀要做的是端到端的「任务交付」。

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从OpenVLA、OpenVLA-OFT到π0.5、GR00T，这类模型正在成为具身智能的重要技术路线。

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特纳警告说：「一个没有思维链监控的军事部署环境，简直是流氓AI梦寐以求的温床！它不仅缺乏监管，还能直接接触到最强大的军事决策者和武器基础设施。

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看着能优雅做出三明治的机械臂，我们有理由相信：属于中国机器人的AGI时代，已经开启。

在真实的移动操作任务中，传统机器人往往是单线程结构，左手、右手、底盘线性串联，如果一步卡住就会直接死机。

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前人把踩过的坑写成书，后人读几个小时，就继承了别人几十年的教训。

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但数据采集只是起点。

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通用问题一旦被攻克，专用难题自然被一并解决。

今年，密歇根大学、斯坦福等机构测算发现，在一组真实软件工程任务中，编码Agent每生成1个输出Token，背后平均要累计处理约154个输入Token。

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