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从OpenVLA、OpenVLA-OFT到π0.5、GR00T，这类模型正在成为具身智能的重要技术路线。

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Scott事后说，这是他所知的第一起「AI在真实世界里主动攻击一个人声誉」的失配案例。

大会现场，他把这件事写成了一条「具身第一性原理」的公式： 机器人知道的关键信息（CID）越多，理解的控制充分状态（CSS）就越准确，执行时犯的错就越少，行动代价J就越低。

计算机的体系结构是一面镜子。

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Dyna和PI更相信真机数据：Dyna把机器人搬进真餐厅，PI靠真实数据飞轮和自主运行中的人工接管打磨。

资本端同样用真金白银投票。

7、商务部公告2026年第30号 公布将14家欧盟实体列入出口管制管控名单

在试点中，日均有效沟通时长被提高了36%。

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Claude Code官方文档列出的MCP能力：提JIRA需求、开GitHub PR、查Sentry与数据库，还能把Telegram、Discord等外部事件推进会话。

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接着，工作人员走上典型的无网环境电梯——这几乎相当于直接拔掉了机器狗身上的网卡，没有Wi-Fi。

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准确率、Token消耗、响应速度，三项核心指标全面领先。

（图源：Claude官方博客） 事件或时间触发，全程无人值守。

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然而，这些都是附加条件，最完整的「完全肯定证明」，却始终无人能够完成，直到GPT-5.6 Sol Ultra的出现。

更能说明问题的是它赢在哪里。

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球场上的冠军属于胜者，但当工作室级别的长程生产力被双手奉上时，每一个普通的「超级个体」，都已经在AI的赋能下，拿到了属于自己人生的「全场MVP」。

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崔城是一位历史发烧友。

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上手方式：通过StreamLake.com直接调API（模型ID：kat-coder-pro-v2.5）。

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冷静下来看，这136分，是Tracking AI一个特定的离线 / Mensa Norway风格测试跑出来的。

知识库解决的是「系统知道什么」，但企业认知系统还必须回答： 系统应该在什么条件下使用这些知识？ 应该调用哪些技能？ 应该采取什么行动？ 什么结果才算成功？ 失败应该归因于知识、技能、计划、执行还是环境？ 学习以后，系统应该修改哪一部分？ 因此，认知主权比数据主权更深一层。

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这种巨大的波动，对于需要多步推理的Agent来说，完全不可接受。

真正的认知主权意味着： 模型是可替换的，企业认知内核是不可替代的。

它的ABot是一套完整的、解耦的全栈架构，各司其职，又通过总线互通。

其余的，交给模型自己去想清楚。