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模型的推理、工具调用和长任务执行能力究竟行不行，放进真实开发任务里跑一遍，基本就见分晓了。

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如何从百万小时中筛出真正高质量的部分，已经成为比采集本身更紧迫的问题。

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数学家们 慢慢笑不出来了 Gowers在博客里回顾，早期那些所谓「大模型解决了研究级问题」，笑一笑就能过去： 不少所谓的解，其实是模型发现答案早就躺在文献里，或者能从已知结果轻易推出来。

这套故事有没有说服力，上文提到的深度合作方是最直接的佐证。

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为扭转这一局面，风电行业从2024年起系统推进反内卷行动，它的核心做法如下：一是进行行业自律，二是运用国家政策，三是改变招标规则，四是对行业进行技术与产能升级。

“十五五”规划纲要明确提出深入推进“东数西算”工程，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网。

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但实际上还有大量融入到业务中的AI应用是无法测算的，比如我们在工厂中应用的品质智能体，能够实现比人工更准确的质量检测，这部分效果还无法通过数字来跟踪，但长远来看，这个应用方向是确定无疑的，所以必须推进，不会特别在意投入产出情况。

物理世界不是互联网。

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回看通信技术的发展，每一代网络都催生了新的应用形态。

大会期间，公司成功举办“智联为擎 合一共进——AI网络前沿生态论坛”，为AI网络互联生态的协同创新搭建了深度对话平台。

跟太空算力一样，光计算和量子计算，也是商汤正在同步探索的方向，眼下都还处在探索阶段。

学界给这个坑起过名字，叫「可执行性鸿沟」： 画面生成得毫无破绽，物理上却根本做不到，机械臂一执行就露馅。