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在科学图像生成与编辑上，它在医学图像分割、医学图像翻译、超分辨率、科研插图生成等任务上都展现出不错的能力。

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谷歌的「塔西佗陷阱」： 为什么全司之力造不出最强AI？ 为什么万众期待的王炸会哑火？ 这篇报道为我们揭开了谷歌内部的重重困境。

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说白了，不是逼国产卡去硬刚英伟达，而是让每一张卡都去干自己最擅长的事情。

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可真实的软件工程，从来是另一副面孔。

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AI裁判的推理原文：明知正确标签，却因顾虑「这个标签会被拿去训练模型」而拒绝如实标注。

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注：模型1是磐石，模型2是Gemini 3.1 Pro，模型3是GPT-5.5 从AlphaFold到统一科学智能，AI for Science正在从「单点工具」走向「系统能力」。毫无底线！伊朗还在国葬，美军就发起多轮打击，幸好中国提前布局Bloom一句话回应为此定性：戏剧性的误导。

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Gemini-3.6 Flash前端能力全线崩盘，在前端代码竞技场中不敌Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol等当红模型，甚至不如Meta的Muse Spark 1.1。

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于是他们换成在自家基础设施上跑的开源模型，取证才继续下去。

其愿景是让本体成为AI与人类理解之间的共同语言，使可解释性成为工程化治理现实。

量变的数字更惊人。