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数据规模回答「见过多少」，经验密度回答「学到多少」。

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仿真放大试错，真机校准真实，谁多分预算，没人服谁。

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可解释性问题的真正难点，或许不在于技术手段的不足，而在于问题框架本身的窄化。

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推理的深度，明显被剥掉了。

还有多少题目，卡住它们的其实只是人类的耐心？ 参考资料： https://annals.math.princeton.edu/1991/134-3/p03 https://www.erdosproblems.com/forum/thread/AI%20Contributions https://arcprize.org/results/openai-gpt-5-6-sol 编辑：元宇新智元报道 凌晨两点，城市睡着了，前置仓还醒着。

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科研智能体的新赛道 AtomWorld的核心价值，不止于定位模型失效，更在于把 「材料智能体不会建模」 这个模糊痛点，拆解成一系列可测量、可追踪的原子操作能力 —— 从基础元素替换到空间区域判定，再到连续几何理解，逐层厘清失效类型、程度与规模增益规律。

一周后，OpenAI在半个月内密集甩出Work、Sites、统一搜索。

0.3毫米，亚毫米级精细操作 积木咬合是亚毫米级的活儿，机器人必须在0.1–1毫米的尺度里完成精准、稳定、可控的动作。

每往下走一步，都回看前面已经落笔的部分，再决定下一笔怎么画。