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以GelSight、DIGIT、Duragel等视觉式触觉传感器为例，它们本质上是通过相机记录凝胶受压后的形变。

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这件事让科学家明白：存储经历和主动回想是两套各自独立的过程 信息可以被保留，却不一定能被调取。

但为什么医疗AI发展多年，之前没有一家企业提出「元医院」的概念？ 答案其实很简单： 不是没人想过，而是过去很难有人真正具备建设它的条件。

阿里也在酝酿，陈宇森着手做的MuleRun，跑在了前头。

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但挑战同样明显。

一颗芯片很难只靠参数覆盖所有场景，还需要提供Runtime、模型适配、开发工具和Agent框架，帮助客户把底层算力转化为能够交付的产品。

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网友的怒火来得又快又狠。

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现在，人类正在见证数学的奇点时刻。

他们发的是Skill、是小工具、是自己焊的硬件。

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更准确的说法是：目标没有错，是完成目标的方法，超出了人类的预期。

那GPT是怎么做的？ 它没有硬找圈，而是先给边贴标签 GPT-5.6在这份证明稿没有直接在图里寻找一堆圈，而是换了一种思路： 证明大致分成四步。

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每个提案都要说明想改变哪种行为，可能带来什么回归风险，以及为什么可能修好当前失败模式。

更关键的是，这套能力直接跑在机器狗本地！ 电梯和地下停车场往往是网络信号比较差的地方。

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基座模型DM0.5先生成一批初始动作，推给世界模型DW0.5 —→DW0.5当仿真器，在虚拟环境里把这些动作会导向的未来“跑”出来，批量生成成功和失败的轨迹 —→再由一个强化学习教练员CFG-RL，给每条轨迹的任务进度打分（成功的价值一路走高，失败的价值断崖下跌） —→打分和奖励实时回传，更新模型权重，喂出一个更强的DM0.5 这个循环里大部分数据由DW0.5在线生成，不用全部靠真机翻来覆去高成本地去试。

他在斯坦福大学攻读博士期间，由李飞飞和Silvio Savarese共同指导。