训练数据方面，DM0.5用了15万小时多源数据。

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行星表面全部程序绘制：木星要有大红斑，且随自转穿过可见半球；地球的大陆转到背面要消失，再从另一侧转回来。

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遇到不知道怎么下手的问题，先打开AI，而不是先自己硬想。

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就在WAIC 2026上，超聚变交出了一份实践答卷。

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模型知道应该写文件，也声称自己写了，但在工具调用层面没有动手。

特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。

合并之前，Bun现有的全部测试用例，在CI里100%通过。

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从这个角度看，纳德拉近期的两篇文章和Karp的CNBC访谈非常重要。

而这条引理，恰恰源自导师莫宗坚本人先前发表的学术成果。

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跨线时无 人知晓，确 认已是两 年后。

同一天拿到入场券的还有华为、OPPO、vivo、小米、三星和努比亚，7 家手机厂商的端侧 AI 集体过审。

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让它记住你：20分钟的本地配置 教程还提到一步，多数指南都跳过了，偏偏最要紧。

Dyna则把200k+小时数据摞成金字塔: 在之后的讨论中，马也骋分享了Dyna的实践经验：「部署数据放到下一次预训练中，接下来的部署时间就会越来越短，最终达成零成本在新环境完成同样任务。

但先别急着感动！ 就在刚刚，Anthropic发了一篇论文，把自家309,815段真实对话摊在聚光灯下，一行行数了一遍，然后发现—— 那根本不是它的性格，那只是你碰巧说对了语言。

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所以，认知主权不是一个防御性概念。

产出的训练数据里，单条轨迹平均15次工具调用，最长超100步，覆盖数据分析、跨系统整合、批量文档处理、报告生成。

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在数据端，相比纯模型驱动的厂商在实验室里死磕合成数据，高德背后是积累了二十年的庞大时空基座。

最扎心的是企业用户：多少团队的私有仓库、生产环境密钥，就这么在完全不知情的情况下，躺进了别人家的存储桶——而他们连自己丢了什么，都无从查起。

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从单点决策到长程闭环 DA-Nav升级NavBrain导航能力 在NavBrain的能力链路中，DA-Nav承担的是长程方向理解、局部目标生成与主动纠偏。

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效率可想而知。

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采用混合Transformer架构与共享混合注意力机制，把视觉观测、语言指令、力触状态、策略轨迹这些五花八门的具身数据，全压进一个统一隐空间，变成高密度表征向量。彻底谈崩！23岁前锋！自己坑自己？他到底值多少？但把目光放向全球，答案会截然不同。

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参考资料： https://www.imo2026.com/Results/Individual_Results.htm https://x.com/_simonsmith/status/2078468111678722448 https://mp.weixin.qq.com/s/HekpOfjea9-NrRP5TxL5Zw https://mp.weixin.qq.com/s/nQVfMccLl0ArddDwF6GPVg 编辑：大卫新智元报道 7月18日，AI圈忽然被这个消息刷屏了。

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当他再次走进谷歌办公楼这个「科技圣殿」时，他感觉自己像是一个回到了旧高中的毕业生——曾经这里装满了梦想， 但现在，他非常清楚地知道，自己已经不属于这里了。

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一年之后，一个人面对的将是一张智能体的组织架构图，自己坐在最顶端那个格子里。

而问题的根子，恰好在评价体系。

论文标题也很直白：《大模型通过了图灵测试》。

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碎屑的颜色，正是刚被挖掉那块方块的颜色。

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对于他来说，编程这事，已经解决了。

这一设计的核心变化在于：导航系统开始具备「执行过程中的自我校正能力」。

相比单次动作演示，真实流程中的持续成功更能检验产品是否可靠、可集成、可量产、可交付。

物理AI，已经临近 圆桌结束了，但争论远未停止。