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光知道该做什么还不够，还得做到。

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交接时客户说： 你既然要走了，能不能把这个配好，我们自己跑？ 五年的合作关系被一个 Skill 文件夹替代了。

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响应卡顿、排队等待，个别长文本请求甚至会霸占通道，把其他短请求活活拖慢。

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研究指出Scaling Law在空间逻辑任务中效果有限，强调AI for Science需转向Action Scaling，提升模型在真实科研操作中的能力。

第三种声音同样来自Nat Sothanaphan，他借用了Bloom的一个说法：现代数学是一座巨大的教堂。

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两者差着一整条产业鸿沟。

这些框架在调用协议、上下文管理、控制流上差异极大，逼着模型把本事长在「解决任务」本身，换个框架也不至于水土不服。

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年底交货。

有人会说，这几年一直在给AI「外挂记忆」。

他们只用一页纸，就搞定了Beck没碰的那一问。

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从工程角度看，这项工作也强调了算法稀疏与实际系统加速之间的差距。

这颗「大脑」到底长什么样 Mech-GPT多模态大模型是整套系统的核心，不只是个听懂人话的聊天模型。

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更进一步，它还能把外部事件主动推进你的会话：CI跑完、监控报警、群里来了条消息，Claude收到就自动接手，哪怕你人不在电脑前，活也照干。

AI翻出了图论大师Tutte的「群流定理」（Group-flow theorem）。

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注意，这位工程师分享的，并不是一张静态页面，而是一个能够自动更新、可交互的页面。

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参考资料： https://www.youtube.com/watch?v=F_7M4Hc-usM https://x.com/hesamation/status/2073884828861071557 https://x.com/ryanbrewer/status/2073812031988535760 编辑：元宇新智元报道 困扰统计学界整整20年的核心悬案，被AI击碎了。

真正的核心，变成停止条件设计、验证器（verifier）设计、token预算控制、多轮执行策略。

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Light Interaction的做法更贴近自回归视频生成的实际结构：文本条件KV缓存和当前chunk始终保留稠密计算，只对历史视觉KV做3D block稀疏选择；同时通过Triton融合Q preparation、KV preparation和untile scatter等操作，减少中间张量和重复内存搬运。

而佟博士所提出的企业认知主权，最终强调的是一个更基本的原则： 企业不能只拥有调用智能的权利，必须拥有形成智能、评价智能和持续进化智能的权利。

纳德拉认为，AI时代出现了相反的情况。

1536年，都铎王朝的伦敦。