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因为在物理世界中，具身智能的Scaling Law同样需要高效率、大规模的基础设施支持。

今年，密歇根大学、斯坦福等机构测算发现，在一组真实软件工程任务中，编码Agent每生成1个输出Token，背后平均要累计处理约154个输入Token。

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孤儿院视频、假奖项页面，则被悄悄抹掉。

没有多余的一遍遍微调，新鲜出炉的专属 Skill 开箱即用。

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过去，行业信奉的是Scaling Law。

这正是James说的「先想清楚我要找的是什么类型的信息」。

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训练数据方面，DM0.5用了15万小时多源数据。

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更关键的是，越到后面，连开Loop这一步都不太用Boris开口了。

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机器人关节对电机的要求极为苛刻：体积小、扭矩大、精度高。

当然，技术要变成生产力，光有模型和机器人还不够。

10、汽车行业的寒气，还是吹到特斯拉了。

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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这条视频在72小时内突破240万播放。

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本次同步开源的 Humanoid FluxVLA Engine，包含从训练到推理的完整代码，并首次支持端侧（本机）推理； 开发者可以通过统一的配置管理，以即插即用的方式训练与评测 π0、π0.5、GR00T、OpenVLA、LlavaVLA、DreamZero 等多种主流 VLA 策略。

放大来看，骑马的官员、乐师弹琵琶、卖香料的胡商、追灯笼的孩童，每一个角色的神态、动作和服饰制式都精准独立。

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上周二，7月14日，谷歌DeepMind CEO、诺奖得主Demis Hassabis发布了一篇长文，题为《前沿AI框架与新纪元的破晓》（A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age）。

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」 嘴仗输了，票房也没砸成。

正如数学家Jared Duker Lichtman所惊呼的那样：「这是现代数学中最鼓舞人心的故事之一。

这一次，屏幕上显示的是128，掉了将近87%。

一位数学家说，自己和同事多次尝试用GPT-5.5解决，从未成功。