还撂下狠话：再不改，人的思考力会萎缩。

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参考资料： https://x.com/thsottiaux/status/2077114635308986427?s=20 https://x.com/sama/status/2077036999303999910?s=20 编辑：摩西新智元报道 你半夜失眠问Claude该不该辞职，它体贴得像个认识了十年的老朋友。华体会体育2. 逼它自己验收。

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尽管大模型能解析材料知识，却难以精准操控原子结构。

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普通人的生活将被如何重构 能写4229行严格证明的模型，手里握着的不只是解数学题的能力。

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更具价值的是，平台沉淀的科研资产并非静态存档数据，而是可复用、可迭代、可持续反哺模型的动态核心资源。

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其余的，交给模型自己去想清楚。

没有人类，坐在键盘前。

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用徐立的话说：在人类眼中甚至可能产生幻觉的信息，在AI的眼中，其实可以正确推断出背后的结构化信息。

它其实是在提前回答一个更大的问题： 当AI真正进入大规模生产时代，下一代「工厂」究竟应该长什么样？ 编辑：所罗门新智元报道 【新智元导读】618 期间，灵巧手进了某品牌真实仓库，分拣盒子与快递软包。

8、在尤文皇马混不开，在中小球队放得开，生不逢时还是实力使然？

更狠的是团队构成：工程经理、产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员，每一个人都在写代码。

模型不关心你用了哪张卡，用户也不关心你机房里有多少P算力。

反观核心的原创科学研究领域，技术迭代节奏相对平缓。

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换句话说，未来企业竞争的，不再只是模型能力，而是AI运营能力。

企业真正需要掌握的，不只是某一次输入和输出，而是这条链条的全部。

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于是，衡量算力的那把尺子，也换掉了计量单位。

以前那种先研究、再动手、边做边自我推翻的劲儿，没了。

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但这个模型却在HLE上拿下了令人胆寒的99.44%！ 不仅如此，AIME 2025、GPQA Diamond等多个被视为「AI智商试金石」的Benchmark榜单，也全部被以满分或接近满分的成绩霸榜。4月7日五菱技术日召开，电池技术会不会带来惊喜？一张100个字的图，错1个字，普通生图模型按平均分算还能给你99；可到了交付级，错1个字整张图就是0分。

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这一整套「看—改—想下一步」的背后，是Agentic Generation Loop数十轮的长程迭代。

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在OpenAI开发者社区，苦这个旧搜索久矣： 终于能找到那条消息了，为什么拖了这么久；那个老搜索栏，从来就没好用过；会话一多，搜旧对话就变得不可能；翻旧对话简直成了噩梦…… 这不是零星几句抱怨。

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确认后它就开始干活了。

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参考资料： https://x.com/eknight/status/2075643450196971805 https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20 编辑：Aeneas新智元报道 这个月刚过半，AI圈就已经卷出天际了！ Fable 5、GPT-5.6全量开放，Grok 4.5逼平Opus级，Meta下一代Muse Spark重返赛场。

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它声称是2026年3月，但实际上它对 2026 年甚至 2025 年的大部分内容一无所知。

这就像给运行中的服务器热插拔硬盘，真机在训练时因为意外或者故障导致反复接进来、又掉出去，前后上下线超过1000次，训练照样零中断。

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此外还有一个点是生态可复制，超聚变AI Lab+FusionXplay把别人趟通的路直接搬过来。

在基金会官网最不起眼的角落，藏着一句自白：它根本不是一家慈善机构。

他将记忆拆分为两个环节： 保持（Retention）：经验在神经中留下痕迹； 回忆（Recall）：从当前线索出发，沿联结网络重返过去情境。

而这，正是「前店后厂一中心」最自然的延伸：从数字世界，一路走到物理世界。