第二类是应用开发人才，“他们懂业务流，懂Agent，也懂得如何把AI嵌入到具体的工作场景里。

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而现在，每家前沿实验室都在往这台发动机里疯狂加油。

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后续的路径规划、设备控制、动作执行与结果反馈，可以说每个环节都直接影响一个任务能否真正形成完整闭环！！ 也正因如此，物理AI对模型能力的要求，也从单项能力的突破进一步延伸至感知、理解、决策、执行的系统协作。

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5月16日，茅台又对陈年、精品贵州茅台酒及马茅珍享版等产品的自营零售价格进行了上调。

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首日收盘后，根据多家媒体基于持股比例和收盘价的测算，马斯克的SpaceX持股加上特斯拉持股，总身家达到约1.2万亿美元。

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不同VLA、世界模型的结构差异很大。

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但具身智能也无需替代所有工业自动化。

第二层，满分与金牌之间亦有差距，今年整整相差13分。

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它面对的物理世界比代码Agent面对的世界复杂多了，而且很难得到即刻验证。

他们是身经百战的“幸存者”，而成功会带来幻觉，直到新一轮残酷竞争将他们的美梦碾碎。

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问题是，除了Scaling参数和思维链之外，到底有没有第三条路？ 微信WeLM团队给了一个全新的答案—— 把额外算力折叠进序列内部，让模型在token之间完成隐式思考。

求苍天辨忠奸……不是我不想测，恰恰相反，是我测得太认真，把额度测光了啊啊啊！！ △真没了。

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但同时Capraro也认为，不能把希望全押在模型公司身上。

量子位：所以你认为Scaling可以解决一切？ 丁文超：是的。

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将近百年后，2025年，王虹和Joshua Zahl用127页论文成功证明了三维情况下（n=3）的挂谷集猜想。

种种原因下，具身TTT其实是很难实现的，这也是为什么WAM-TTT值得被关注。

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基于全新架构，模型不必为每一种专业能力重复搭建一套系统，而是在统一基座上持续生长新的专业能力。

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目前，一个新任务普遍只需要小时级别的数据采集，就能让模型将任务完成到大致可用的程度。

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我在书里有很多检讨。

梅卡曼德机器人的创始人邵天兰曾说，机器人属于“易做难精”的行业，没有“黑科技”“银子弹”和独门秘籍，要做的就是耐心解决一个个超级复杂、不断迭代、充满大量技术模块和细节的工程问题。

量子位不完全统计了97家国内具身数据玩家的情况，其中70家做数据采集，27家做数据infra。

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学界给这个坑起过名字，叫「可执行性鸿沟」： 画面生成得毫无破绽，物理上却根本做不到，机械臂一执行就露馅。

Andrew在WAIC演讲时秀了一个案例：用户拍一张打乱的魔方照片发过去，模型识别状态、算法求解、生成可交互的3D还原指南——这需要视觉理解、算法、Agent工具调用和GenUI四种能力联动。

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美图真正希望看到的是那些已经开始成长的AI原生影像产品，它们可能已经拥有第一批用户，可能已经完成第一轮产品验证，也可能已经开始产生收入，只是还需要更多时间成长。

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对用户而言，差别在于每次对话不必从零开始，Agent可以理解正在发生的事，也能在长期使用中积累对人的认识。

这个野心一旦落地，将系统性地重塑所有与视频相关的行业和产品。