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大模型本质上是一个「认知节点」，负责计算与推理；而记忆是一个与之正交的问题，关乎信息怎么组织、怎么检索、怎么遗忘、怎么整合。

可GPT-6偏不。

7、项目从17个砍到10个，田径场观众缩至1.1万，英联邦运动会怎么了？

参考资料： https://x.com/deedydas/status/2079409461874332066 编辑：摩西新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。

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坦率vs执行：先告诉你「我不确定」，还是先把活漂亮地干完。

但如果你问一圈做AI的人，2026年最让他们睡不着觉的事情是什么，答案出奇一致—— 不是模型不够强，是算力不够用了。

1、在梭鱼湾，让我们潮汐同频

过去一年，AI行业发生了一个根本性的切换：大模型从「陪聊」变成了「干活」。

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Token「前店后厂」：从「发电」到「用电」的全链路革命 清程极智是目前行业首家完整落地「全链路」的厂商。詹姆斯去哪悬而未决 库明加无人问津 火箭请来投篮怪医商汤的做法是端到端控制：从机房物理层到服务器、网络架构、编译器、算子、框架、推理引擎、调度系统，再到最终客户的Token流量，整条链路尽可能由一个主体贯穿。

4、“非必要不外出”，我使馆紧急提醒

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从系统角度看，这意味着「路径被规划出来」并不等价于「路径可以被执行」。

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那么，网页端那个对答如流、表现依然很强的Demo又是怎么回事？ 一位开发者没有被华丽的UI迷惑，而是直接去分析了网页端流式输出的token切分结果。

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现场观众举手表决，几乎全票支持。

把这一路串起来看，正是同一个理解、生成、行动原生统一的基座，靠着越拉越长的Loop，向上长出数字世界的设计交付，向外走进物理世界的工业现场，向下把产业级的生产力，递到每一个普通人的手里。

传统解法笨拙且昂贵：派工程师扛着VR头显和遥控臂，重新录制轨迹，再花数天重训模型。

趁着这波热度，给这款AI派个应景的任务：「手搓」一款点球小游戏。