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不要只说“不做什么”，还要说“应该怎么做” 很多小伙伴们在用AI的时候，可能太担心AI生成我们不想要的结果，所以说完了要做什么事以后，就会焦虑地反复叮嘱它“你不可以把我第一句内容删了”、“你不要改变原来的意思”等等。

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不同终端需要交换感知结果、传递任务指令、共享模型能力，还要在网络条件不断变化的环境中保持协同。

过去工业机器人难以覆盖的危险、重复工位，可以用多种技能组合与机器人集群来系统性地解决。

而在背后支撑Oli行动的，是逐际动力刚刚更新的人形大脑系统LimX COSA 0.5。

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结果呢？ 当地时间7月23日，费城，国际数学家大会（ICM）开幕式。

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而它要攻克的，正是行业面前那道共同的坎： 怎么把没有动作标签、来源五花八门的开放世界数据，变成机器人可执行的控制能力，而且要跨机器人本体通用。

除了MiniCPM-Robot系列之外，这次还有一项容易被忽略的发布——PhyAI。

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设备包含面向前方的RGB相机，以及用于SLAM和手部追踪的同步场景相机。

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一边破纪录赚钱，一边大规模裁人。

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二是技术成熟度。

“我充了那么多钱，你告诉我原来抽的是‘AI尸块’”“我不想玩一款连制作团队自己都不想创作的游戏”…… 数据也在说话。

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大企业还拥有中小微企业无法比拟的资源，有一定的定价话语权、技术主导权、标准制定权以及与监管部门对话的渠道。

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这就是说，真正的问题并不是没有数据，而是这些数据长期分散在不同传感器、不同数据集和不同任务中，无法被统一利用。

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但这些路线仍各有边界：传感器异构让数据难以互通，触觉理解、生成与动作应用也往往分散在不同模型中。

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播客广告还是老问题——“润物细无声”，转化难追踪、效果易被低估。

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投资方包括 CapitalG（Alphabet 旗下增长基金）、Menlo Ventures 和 a16z，累计融资 1.53 亿美元。

论文里的结果主要来自Terminal-Bench-2.0和固定模型后端。

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技术上，语音里的工具调用和文字聊天走的是同一套Connectors架构，不是阉割版，每次调用前还会先问你要许可。

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如果把AI芯片比作列车，那么软件栈、超节点和算力网络就是轨道。

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