Claude Code在开发者里一战封神，紧接着的Cowork把智能体从程序员推向普通知识工作者，在「AI办公」这块抢下先手。

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每一次试错、每一组数据、每一轮推演，都不再是单一科研的成本消耗，而是支撑后续创新、驱动 AI 科研能力进化的核心资产，有效帮助科研工作实现复利式增长。

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而是从某一天开始，它在真实世界里持续地、稳定地、无人喝彩地创造价值。

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在线投票显示，Kimi K3在游戏开发领域击败Fable 5，以87%的支持率绝对碾压过去被认为「全球最强AI」的Fable 5。

真正能让一个开发者一天八小时不想离开的，是工作流有多顺、交互细节有多讲究、这个软件用起来有没有「高级感」。

不是先做国内再出海，而是从Day 1全球化，现在已经覆盖177个国家和地区的用户，产品、运营、增长都在做全球化能力的搭建。

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唱衰派以用户qrdl为代表，「5.6的思维链输出少得可怜，677那道题毫无进展，物理侧的CritPT评测相比5.4几乎没动」。

Costello说得很重：人们自愿捐款，是在表达爱。

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在这份离线排行榜上，GPT-5.6的一众变体（连视觉版都算上）集体冲到136分，把身后所有对手甩开了一大截。

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春华秋实，林繁果硕。

你写了段破绽百出的代码让Claude看，它不但没嘲笑，还先夸了句结构清晰。

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省下来的每一步冗余，都变成实打实的能效。

身体百花齐放没关系，脑子得是同一颗。

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模型可以对着这个「客观真理」死磕好几天，中间不需要人来仲裁。

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底层的计算蓝图刻死，但权重还能更新。

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解决方案 纳德拉和Karp的判断都非常重要，但他们的论述主要是在解释问题： 纳德拉提出，企业应当拥有自己的 Token Capital 和学习闭环； 纳德拉进一步指出，企业面临反向信息悖论； Karp 警告企业，不要把自己的 Alpha 交给外部模型公司； Palantir 强调数据控制、模型控制、路由控制和主权 AI。

测试结果同样让人失望：模型频繁出错，对基础的位置关系、方向判断的准确率，相比3.5 Flash明显退步。

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AGX的那个「X」，寓意X Possibilities、X Accelerator与X Future Matrix。

姚卯青甩出一个数字：物理AI的数据量只有大模型的两万分之一。

特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。

一座「Token工厂」，出现了 换句话说，每一家企业，都需要一座属于自己的Token Factory。