KSTAR可以理解为： Know What：当前知道什么； So What：这些知识对于当前情境意味着什么； Then What / Task What：需要完成什么任务； Act What：应该采取什么行动； Result What：产生了什么结果； Learn What：根据结果应该学到什么。

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3.6 Flash的发布公告中，谷歌提到，Gemini 3.5 Pro还没有完全准备好，而Gemini 4已开始「目前最雄心勃勃的预训练」，并「对取得的进展感到非常振奋」。

同样的偏移面前，WAM-TTT的泛化保持率高达75.6%，是ICL的5倍多。

三条支柱撑起的，是一句更长远的话：此芯科技将秉持「开放、赋能、共生」的理念，让智能体真正走进现实世界的每一个场景。

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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。

这一幕的分量，不在于机器人抓起了一件商品。

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Gemini Diffusion、SEED Diffusion以及LLaDA、Dream等开源模型的出现，使其受到学界与工业界的广泛关注。

用王晓刚的话说，「智能不是凭空产生的，一定是在与物理环境的高频对撞中涌现出来的」。

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这张长卷里，小浣熊预测阿根廷将以2比1战胜西班牙夺冠。

这不是数学能力问题，是agent能力问题。

要在过去，这种页面你得自己接数据源、立一套基础设施才做得出来；现在你只管开口要，它从已经存在的东西里为你搭建。

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过去衡量软件成功，看的是采纳率：买了多少个席位、多少人活跃、续费了多少。

大佬表示，按谷歌常规的6个月训练节奏，说不定年底，就能看到Gemini 4了。

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有了赤兔的加持，同样的国产显卡能生产出成倍的Token，将Token的生产成本直接打下来。

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它把自然语言指令，和材料的CIF、化学的SMILES、蛋白质序列、光谱数据、科学图像等多种科学模态，组织进同一套任务表征里。

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为了确保执行的准确度，这次长城挑战还引入了DFOL2.0做后训练—— 一个引入「世界模型」DW0.5的框架，让模型先在虚拟环境里千锤百炼，再上真机。

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数据类型：部署零动作标注 目前市面上即便有一些利用人类视频数据的模型，往往也需要痛苦的人工标注：标出视频里人类手部的三维关键点（甚至需要生成复杂的MANO手部网格），然后再把人的动作重定向到机械臂上。广东多个市县启动防汛Ⅳ级应急响应｜早安广东用OpenAI自己的话说：这个模型经常不停地试，包括去找能在沙盒之外行动的办法。

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信息密度定律 智能是「喂」出来的 不过模型再聪明，也要有饭吃。

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这就是田然说的「心流」——你很容易出戏的办公流程，不是好的办公流程。

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上手方式：通过StreamLake.com直接调API（模型ID：kat-coder-pro-v2.5）。

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但等到某一天流动智力开始压过地基，它会突然变得肉眼可见。

工厂要的是快准稳的机械臂，人形反而笨重；仓库要的是能满场跑的轮式机器人，两条腿不如轮子效率高；便利店要在货架间穿梭的服务机器人，全尺寸人形连转身都费劲；家庭场景更不用说——橱柜下面那点空间，你让一米七的机器人蹲下去够东西？ 不同环境天然需要不同的身体，用一种形态解决所有问题，就像用一把螺丝刀拆所有电器——理论上也许行，实际上一定不行。

8、加拿大VS摩洛哥：青春风暴碰撞非洲硬汉，谁能晋级八强？

实际上，模型公司的智能不等于企业的智能。

为此，他为世界模型的落地划定了「四步走」路径—— 训练时是数据引擎，评估时是考官，规划时是沙盘，部署时是本能。

每次开新会话，它对你的业务、文风、客户、偏好一无所知，一切从零开始。

你写的每一行 from_pretrained，你跑的每一个数据集，大概率都是从这儿拉下来的。