参考资料： https://x.com/elonmusk/status/2076739687658496209%20*%20 https://x.com/SpaceXAI/status/2076692402442846289%20*%20 https://x.com/milichab/status/2076693464016994685 编辑：所罗门新智元报道 【新智元导读】最近，这个AI穿越Vlog刷爆全网！第一视角空降古罗马、泰坦尼克号，逼真到窒息。

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内部人士称，Gemini 3.5 Pro的开发进度已经落后了数月。

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但方向已经越来越清晰：当实时世界模型、AI智能体和游戏机制第一次进入同一个闭环，玩家和创作者之间的那堵墙，就开始被拆掉了。

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当你把项目资料、写作记录、代码讨论、生成的图，一股脑沉淀进去，里面堆的东西只会越来越多。

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留存，对应大脑的巩固，经历被结构化地沉淀进一个稳定的记忆库，而一旦沉淀每次回忆时不再被随手改写。

这两个数字，迅速点燃了整个社区。

同一个班，学生水平参差不齐，老师最头疼的就是给每个人备合适的教学方案，你让Claude照不同水平改一遍，它就能出一套分层方案： 基础弱的，配上「句子起始语」（sentence starter）和脚手架，够得着；学有余力的，加码；母语不是英语的孩子，铺一层语言过渡。

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但在办公场景，一个根本性问题始终没解决：大部分AI每次对话都从零开始。

从目前流出的信息看，V4大概率不会是那个「全项第一」的模型。

7、戴尔·恩哈德特回忆亨德里克：低迷时就放话“修好它，否则后果自负”

模型在长程仓库任务里最常翻的三种车，是定位跨文件时找错位置、不遵守项目规范、测试没通过就交活。

AI虽然未能完美预测出绿茵场上的终极比分，但这恰恰证明了现实世界的不可预知与巨大魅力。

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考虑到马斯克的历史战绩——2017年承诺特斯拉全自动驾驶、2020年承诺百万辆Robotaxi上路、2024年承诺人类登陆火星——没有一个按时兑现。

第三个是人形产品。

翻边整个教育系统，他找不到一处重要的结构性改变。

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到今天，这套系统已在全国部署触达超37000P算力、覆盖16种主流芯片。

其中，有95.5%的任务超过GPT-5.5，83.3%的任务超过Gemini-3.1-Pro；在部分任务上，甚至达到或超过了各领域的任务专用模型，具体来看： 在药物性质相关的ADMET 18项评测里，有16项同时优于GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro；在CYP、hERG、肠道吸收等几个关键药物性质任务上，其性能已达到甚至超越了业内代表性的化学专用模型。

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第三步：降维打击 当高附加值行业帮助小象电动完成降本空间后，下一步将是白色家电（空调、洗衣机）、两轮电动车等利润率不高但产量惊人的广阔市场。

但学校仍在用前AGI时代的标准，去量一批已经在AI里长大的新人，现实却是第一代ChatGPT原住民，已经念到毕业了。

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再拿一次小规模「试航」压测规则，把要命的问题在铺开到上千个文件之前就揪出来。

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有网友一针见血地评论：「谷歌需要削减其臃肿的官僚体系，才能在此领域取得进展。

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有人第一次真正理解了，泰坦尼克号上那些人的死，不是一个数字"。

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那一年，德国数学家Ott-Heinrich Keller提出了一个问题： 如果一个多项式映射的雅可比行列式是一个非零常数，那么这个映射是否一定存在多项式逆映射？ 实际上，这个问题背后的直觉很简单——在微积分中，反函数定理告诉我们，如果函数在某点的雅可比行列式不为零，那么在该点附近函数存在局部逆。

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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。

第二步：在回访状态复用去噪 去噪缓存能不能用，关键看模型输出是否稳定。