参考资料： https://x.com/elonmusk/status/2079758604656316619 https://x.com/heavypulp/status/2079629058287997221 https://www.mediaite.com/media/entertainment/elon-musk-teases-ai-generated-odyssey-to-take-down-chris-nolans-woke-blockbuster/ 编辑：所罗门新智元报道 2026年世界人工智能大会，上海世博展馆人声鼎沸。

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下面这款「割绳子」经典游戏，也由V4一次跑出来的。

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准确率在持续提升，Token消耗在持续下降，这是一个越用越强的技术飞轮。

主题是，驱动物理AI从理解到执行。

可它偏偏正中靶心，而12个大模型演算104场比赛，敢押佛得角这匹黑马的，只有4个。

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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。

冷启动阶段，商汤先把设计师的专业判断整理成「指令思维链」喂进去打底，让模型学会「先定版式、再铺大色、最后抠细节」这样的先后章法。

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文件夹中可以放如下内容：一页纸的业务和优先事项概要、常干活儿的操作规程、在办项目的关键信息、常引用的战略文档，再加一份决策日志。

第三种声音同样来自Nat Sothanaphan，他借用了Bloom的一个说法：现代数学是一座巨大的教堂。

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它的核心意义在于，在例如数采工厂里，机器人学会一项技能后，可以以极低的数据要求、极低的金钱和时间成本，完成对新场景的适应和部署。

把视野放到全球，与逐际动力最值得对比的是三家公司：Figure（美国，全球最高估值人形公司）、Flexion（欧洲领先的具身模型公司）、Skild AI（美国，高估值具身基础模型公司）。

这条路，Coding已经提前替所有人趟明白了—— 从嵌进IDE的Copilot，到动嘴写需求的Vibe Coding，再到今天自己规划、执行、验证的Agentic Coding。

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最难的不是让模型变聪明，而是让聪明变得便宜、高效、可靠。

Skill是最现实的认知载体 在佟博士目前的体系中，Skill是企业认知资产最重要的工程载体。

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也就是说，让机器人先在脑子里把长城拼一遍。

梅卡曼德创始人邵天兰在达沃斯世界经济论坛上说过：物理AI不指向某一种具体形态，而是一套通用能力。

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一个负责想，一堆负责跑，轻松抹平高并发压力。

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作为「社区的社区」，GDPS与「大牛」「牛犊」开发者们共同构建「牛人社」，致力于发现「未来的未来」。

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蛋糕在变大，但能分蛋糕的人在变少。若葡萄牙战胜哥伦比亚，梅罗在美加墨世界杯相遇将大概率成真！土星环和天王星环必须 分前后两次绘制 ，让行星能挡住环。

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Vision-Language-Action（VLA）模型把视觉观测、语言指令和机器人动作统一到一个策略模型中，使机器人能够根据自然语言完成复杂操作任务。

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第三步，是用全套虚假物料，营造「大厂质感」。

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第一个拦路虎是钱。

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他翻出了互联网泡沫的旧账：那时候，有创业公司为了让你在电脑上挂个广告条，每月倒贴你几百美元。

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国产算力的「出海大后方」 而且，清程极智提出更宏大的生态战略——让国产算力以Token的形式，扬帆出海。

再往前，就是他挂在嘴边的那句Words to Worlds——让视觉和语言真正在一个空间里长到一起。