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%，但高端分布式数据库市场仍由国际厂商主导。另有统计显示，在高端研发设计类工业软件中，国产化率不到10%。 中国信息通信研究院2025年1月发布的报告指出，“我国工业数字化渗透率约为24%，约是美国的2/3和德国的1/2。”所有这些都表明，中国软件业不存在“要不要发展”“能不能躺平”的问题，必须以高度的责任感，提升能力，更好地发挥作用。一个国家的产业脊梁靠短视频和短剧是撑不起来的。 最后，软件业还是中国知识创新、能力进化、管理思想输出的重要载体。软件是一种工具，承载的是知识、能力、流程、规范等等。中国拥有全球最完整的工业门类和最丰富的应用场景，本应是孕育世界级企业软件的沃土。如果软件业发展环境“盐碱地化”，我们将失去把中国的产业知识和能力进行数字化沉淀与表达的重大机遇。 中国软件业“亏不起”，不应该这样一直亏下去。 软件业的困难到底在哪里？ 历史地看，政府在不同时期都出台过支持软件业发展的政策，从上市公司年报也可看到政府补贴的作用。在政府支持下，软件业依然困难，表明原因是复杂的，多方面的，也是深层次的。 首要的原因，是文化与习惯问题。 中国市场长期“重硬轻软”，习惯为有形硬件付费，视软

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机器人提供有“手感”的具身大脑。 该公司提出了“物理反演世界模型”，让机器人从看得见的动作中推断接触、受力等隐含物理信息，用于大规模预训练。格物通智称，通过结合真实力觉、触觉反馈进行校准，可为动作数据补充可用于学习的物理标签。 在数据上，格物通智选择Real to Sim路线，通过真实物理交互数据反向构建仿真环境。该公司表示，主要将互联网海量的第一、第三人称视频，转化为可用于模型训练的数据。 此外，格物通智称，还进一步搭建了PSI物理自进化体系，从而实现“物理反演—规划执行—真实反馈—评估学习—验证部署”的闭环。 格物通智创始人兼CEO蔡佳，博士毕业于西北工业大学，师从国家杰青黄攀峰院长。他曾加入华为2012实验室及车BU 2030实验室，参与ADS 2.0至4.0核心技术研发、百万级量产交付以及ADS6.0预研，担任百人团队主管及华为科学家委员会委员，还曾获得华为个人技术最高奖。 ▲格物通智创始人兼CEO 蔡佳（来源：格物通智） 此外，该公司核心成员均来自华为、理想等企业，毕业于清华、浙大等高校，具备学术科研底蕴与成熟产业落地能力。 格物通智透露，其正在与纺织服装、光模块及汽车零部件

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“你知道某天醒来，发现一家万亿美元市值的公司在跟你竞争是什么感觉吗？” 这是我与@APompliano 的最新一期节目，十年前我和他曾在 Facebook 共事。此后，他走过了一段非凡的职业历程：投资人、拥有 300 万+粉丝的创作者、作家，如今则是 Silvia 的创始人——一款面向独立投资者的 AI CFO。 Pomp 和我聊了很多： → 他如何打造自己非凡的职业生涯 → AI 初创公司如何建立持久的护城河，并与顶尖 AI 实验室竞争 → 他如何招聘 AI 原生人才 以下是 Pomp 的一些原话： “我去那些大公司招简历光鲜的人。那些人每一个都很出色，但结果就像一场车祸。” “面对财务问题，人们害怕被评判，或者不想显得自己很蠢。而有了 AI，你可以问任何问题。” “我心目中的非凡人生是什么样？努力工作，解决有趣的问题，并为我的 4 个孩子树立榜样。” 感谢我们的赞助商： @RiversidedotFM：一站式播客与视频 AI 工作室 https://t.co/uWnS6aiMPE

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A 硬件做架构级协同设计。 对未来的判断 · 5.3 Flash（DSA + Kimi KDA 混合的架构，开发周期可能仅 2-3 个月）的成功，预示这套混合架构可能放大到旗舰尺寸，成为 GLM 6 或 5.4 的方向； · 研发周期正被 AI 辅助 kernel 开发等手段急剧压缩； · 市场将分化为“2-3 万亿参数的旗舰 + 极致高效的专用小模型”两层格局。 这期节目的核心论点 GLM 5.3 证明了在架构不变的前提下，激进的后训练 + 面向国产硬件的全栈协同设计，足以把一个开放权重模型推到前沿闭源模型的射程之内，尤其在闭源模型因安全拒绝而失能的网络安全领域；而模型效率的提升不会减少内存需求，反而通过杰文斯悖论持续放大它。 视频和文章链接 Ep. 038 - Is GLM 5.3 a Mythos-Class Cyber Model From China? (InferenceX) https://t.co/fMUjXzh4yP How GLM5.3 Sparse Attention Affects HBM Memory Usage https://t.co/G1TKdLk3uf

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买买。 1997年，Getty Communications宣布与美国数字图库PhotoDisc合并，并于1998年正式完成交易，组成Getty Images。2006年，公司又以约5000万美元收购平价图库iStockphoto，此后持续收购摄影机构和历史影像资源。 截至2026年6月底，Getty Images集团拥有约6.25亿项图片资产、3900万项视频资产，旗下还有平价图库iStock和议免费图片为主的Unsplash。 从奥运会、世界杯到重大新闻事件，Getty Images积累了大量现场摄影作品，也收藏着跨越百年的历史影像。 这些资源构成了它的生意：客户支付费用，就能找到需要的图片并取得合法使用授权。越是难以替代的独家内容，往往越有议价能力。 不过，Getty Images的收费模式也曾引发争议。 一些在美国国会图书馆可以免费下载的公共领域历史照片，也出现在Getty Images的收费图库中。对此，Getty Images解释，公司收取的是图片检索、分发等服务费用，并不意味着拥有这些照片的版权。 凭借庞大的图库资源和客户网络，Getty Images成为了私募股权机构眼

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替用户完成整个生产闭环。 这是一个典型的“to 小白”功能，资深工程师们都不一定用得上这个功能，毕竟他们能给模型输入完整的提示词，不需要“许愿”，直接“下命令”就可以了。可见DeepSeek有多么在乎C端用户体验。 除了许愿式更新这一核心亮点以外，新版本还通过基于自反馈的强化学习训练，提升了在游戏开发、3D建模等方面“从零开始构建完整项目”的能力。 下面这些视频是由V4.1 Flash 1017、Gemini 4 Argon以及GPT-6 Luna所生成。 还有一个细节，V4.1 Flash 1017发布当天，官方宣布开放由DeepSeek自研的Search和Fetch两个接口。 Search和我们常用的搜索引擎一样，给一个查询，返回相关网页的结果列表。Fetch更像是服务Agent的接口，给一个网址，把网页内容抓下来，整理成模型读得懂的文本。 “许愿式编程”到底是什么？ “许愿式编程”并非什么新鲜概念，它是指，你只要跟AI说出你的需求，AI就会自己把它拆解成任务，然后写成代码，验证完成后，最终AI就会把一个完整且能运行的东西交到你手上。 比如你要一辆车，那V4.1 Flash 101

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少有人关注AI，但克拉克三天两头就想写人工智能的新闻，不断向编辑争取相关选题。 2026年6月，克拉克以被采访者的身份重返彭博社，参与老同事乔·韦森塔尔的播客《Odd Lots》。韦森塔尔拿出了两人十年前的聊天记录，问他当年究竟看到了什么，才敢如此笃定AI的未来。 除了读论文，他还做了一件“很有彭博特色”的事——把AI的技术进步画成图表。从计算机视觉、语音、视频，到AI玩电子游戏的水平，他不断收集研究数据，观察各个领域的能力变化。 在这个过程中，他发现了一件有趣的事：这些看起来各不相干的研究方向，竟然开始呈现相似的指数增长趋势。 克拉克逐渐意识到，自己正在观察的，可能是一项刚刚起步的通用技术。 图注：彭博社《Odd Lots》对Jack Clark的采访 克拉克甚至提前注意到了英伟达。 当时他翻看AI论文，发现研究人员几乎都在使用Nvidia的GPU，而不是AMD的产品。他认为这是一个值得报道的重要信号，曾试图推动彭博社写一篇专门的报道。 但这个选题最终没能做出来，十年后，他还在播客里念叨，这件事多少有点遗憾。 可惜目前没有找到可靠的公开资料，证实克拉克曾经购买或持有英伟达股票——要是

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18日，美国东部时间凌晨5:00慢一点可以更好。Getty Images在Google上添加《财富》以获取类似内容。 三十年来，西方商业的主导逻辑一直很简单：快速行动，打破常规。先发者占优。还没准备好就扩张。还没完美就交付。事后请求原谅。这种思维创造了非凡的财富和真正的创新。它也造就了一代把速度误当价值的公司，而这些公司直到很晚才发现，两者并不是一回事。推荐视频 AI实际上颠覆了那些颠覆者。速度如今是免费的，这意味着，有史以来第一次，速度变得一文不值。任何人都能在几秒钟内生成战略、代码或创意作品，这实际上在一夜之间填平了建立在闪电式扩张之上的护城河。 但这实际上正是我们一生中最大的技术加速所隐藏的机遇。AI不只是自动化任务。它或许第一次厘清了哪些人类贡献才真正重要。它还给了企业一份很少有人认真思考过的礼物。当机器承担起行政和常规工作，决定性的问题就变成了如何利用它们归还的时间。机器擅长生成平均水平。缩小仅仅是优秀与真正卓越之间的差距，仍然顽固而美妙地属于人类。 日本人有一个词专门形容在所选技艺上出类拔萃的人：shokunin。它常被译为“匠人”，但它真正体现的是一种沉静的能力，源自对世

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国拥有全球大多数领先的AI公司——然而许多美国人并不觉得自己分享到了这份丰裕。AI正在推动前所未有的增长和财富创造。2026年上半年，专注科技领域的对冲基金平均回报率为27%；纳斯达克100指数上涨约20%。但许多公民并不拥有这项创新，因此错失了其利润。随着AI规模扩大，这一差距很可能会扩大，而不是缩小。有一种方式可以让更多美国人分享AI带来的上行收益。推荐视频 如何让更多美国人从我国的创造力中受益？让更多美国人成为所有者。“创新账户”以面向新生儿的Trump Accounts为蓝本，将代表成年人向科技股指数投入种子资金，让每个人都在这台美国技术引擎中拥有一份权益。 据报道，OpenAI曾提出让政府持有该公司最多5%股份的想法，并建议其他领先AI公司也这样做。正如Fortune所报道的，特朗普总统和进步派民主党人都曾提出让公众持有AI公司股份。然而，政府并不擅长选股。更好的做法是让个人直接拥有上行收益。算账很简单。十年前向纳斯达克100指数投资1000美元——该指数年回报率为21%——今天价值会多出5727美元。若向“创新账户”注入5000美元种子资金，收益就是28635美元。 已有先

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老马今天刚转发了脑机接口公司 Neuralink 联合创始人兼总裁 DJ Seo 的一段访谈视频，直接把很多人骂了十年的马斯克式催命排期给掀了底， Seo 在节目里交了个底，当你用老马的全绿灯时间表去倒推一个硬核工程时，会发现至少 80% 到 90% 的项目延期，根本不是技术卡壳，而是团队自己脑补出来的假象。 在聊到怎么造脑机芯片和手术机器人时，Seo 还原了老马逼问工程团队的原话逻辑， 如果现在整条路上一路绿灯，没有行政审批扯皮，没有物流发货耽误，也没有历史遗留的流程包袱，只按物理定律办事，你最快几天能把这颗芯片造出来并跑完测试。 平时我们在公司排项目进度，默认做法是先看上次干这活花了几个月，再给采购、审批、跨部门对齐各留一截缓冲期，最后汇总出一份人人都觉得稳妥的排期表。 但老马这套全绿灯时间表直接把排期的逻辑反了过来，他根本不是靠拍脑袋逼员工通宵加班，而是用第一性原理做工程排期，先把所有人为瓶颈全部剃光，算出一件事在物理世界里的最快极限耗时，再拿这个极限值去倒逼现实里的流程废话。 这就像你在晚高峰开车穿过半个城市要花两个小时，普通人排计划会老老实实按两小时算，但全绿灯思维会先算出凌

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老马在全新 Roadster 发布会上说，请现场观众来是为了证明画面不是 AI 也不是特效， 如果你手头正有一个极容易翻车的高风险项目要汇报，建议把老马刚发的这段 7 分 45 秒 Roadster 揭幕视频当成路演教材看一遍， 扒开飞天跑车的特效外壳，里面藏着三个教科书级的预期管理与商业细节。 先看他是怎么借假修真的， 他在得州麦格雷戈 4000 英亩的 SpaceX 基地拉来现场观众，先用这句不是 AI 也不是 CGI 给全场打下真实钢印，紧接着在两分多钟的无对白演示里，把现场实拍的爬坡喷气，和提前做好的弧形坡道倒挂 HUD 读数画面混剪在一起， 观众亲眼看到了真车点火起飞，大脑就会顺手把预制片里的极限参数也当成现场实况照单全收，任何做产品路演的人，都该看懂这种用七分真动作替三分预制片背书的视觉魔术。 再看他怎么给高风险演示做预期脱敏， 倒数点火前，老马在台上连甩了三句话：成功没有保证，就算炸了我们也离得够远，但刺激程度百分之百保真， 把一次可能当众翻车的工程冒险，提前降维成一场买定离手的烟花秀，成了是工业奇迹，炸了也是节目效果，三句话直接把演示失败的公关代价清零。 而整场秀最反直

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摄续作，仍需重新协调演员、场地和剧组。AI漫剧则可以沿用已有的角色、场景、声音及制作流程，减少重复投入，也让制作方能够更快地完成下一季。 长篇网文为持续开发提供了充足的内容基础。 修仙、末世、种田等故事，随着人物成长、环境变化和关系发展，可以不断展开新的情节。小云雀等Agent工具已支持小说改编、系列连载的剧本生成和多集内容制作，进一步提高了将长篇故事转化为视频的效率。 分季制作，让长故事可以分批完成和上线。红果的优质AI剧生产活动要求新剧、完结剧且单部时长不低于60分钟。一季完成一个阶段的故事，作为完结作品交付后，制作方仍可继续开发下一季。 超长篇受到欢迎，也与观众希望从长内容中获得持续陪伴有关。喜欢上一个故事、熟悉其中的人物后，观众会希望继续看他们修炼、冒险或过日子。一季剧情结束，这种观看意愿并不一定随之结束。 红果公布，《聚宝仙盆》第十二季首日热度超过9477万；DataEye记录，《万妖图录传》第十二季峰值热度达到1.37亿，高于第十一季的1.25亿。至少从这些头部作品看，连载到十余季，仍有继续吸引观众、抬高热度的可能。 一位观众分享《聚宝仙盆》观看感受，一口气看完111集，仍

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这条路径的核心，也是行业公认的难题。由于触觉信号维度低，通常只有几十维，而一张图像有数百万维，要让两者在同一模型中融合对其的难度极大。同时，触觉数据的采集成本高、速度慢，规模化始终是瓶颈。 格物通智的解法是Real to Sim（真实到仿真），用真实物理交互数据，反向搭建仿真环境，已确定一系列操作路径。 这套数据管线的核心价值，是把互联网海量的第一、第三人称视频转化为可用于模型训练的有效数据。触觉信号规模化采集长期受制于高昂成本与低下效率，而视觉数据天然易于获取。依托 Real to Sim 方案，团队能够从视觉画面反推重建对应的触觉信号，让触觉数据实现和视觉数据同等规模的采集能力。 与此同时，在世界模型架构层面，方案大幅提升力觉、触觉这类物理信息的信噪比，实现与视觉信息的原生融合，以此习得超越人类水平的操作手感；并通过对物理因果关系建模与预测，让模型理解操作背后的底层规律，进一步强化跨场景泛化能力。 在此基础上，格物通智进一步搭建了PSI物理自进化体系，可以实现“物理反演—规划执行—真实反馈—评估学习—验证部署”的能力迭代闭环。机器人在作业中产生的成功经验、失败轨迹与人工纠正，经筛选

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致信美国参议员承认曾威胁下架马斯克旗下Grok应用，加州总检察长同月对xAI展开调查；2026年7月，旧金山市检察官办公室向苹果、谷歌发出法律通知，要求下架13款（苹果8款、谷歌5款）“AI脱衣”应用。自1月威胁下架至10月规则落地，苹果响应周期约九个月，快于立法进程。 3.数据与影响：英国互联网观察基金会（IWF）报告显示，2025年识别AI生成儿童性虐待视频约3440个，而2024年仅13个，同比增长26385%。新规把内容过滤义务前置至开发者，过滤、举报、封禁及联系方式四道防线推高合规成本，或促使合规应用转向付费订阅、成本转嫁用户，同时加速灰产应用向网页端等监管盲区迁移。 六、Claude 30 分钟破解 NIST 椭圆曲线种子之谜 1.2026年10月16日，Anthropic宣布其内部Claude模型在不到30分钟内破解困扰密码学界约26年的NIST椭圆曲线种子来源之谜：P-192、P-224、P-256、P-384、P-521五条标准曲线的种子并非来自哈希或NSA后门，而是C语言库伪随机数生成器lrand48以Unix时间戳初始化后的输出，P-256种子对应1997年8月1

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摄续作，仍需重新协调演员、场地和剧组。AI漫剧则可以沿用已有的角色、场景、声音及制作流程，减少重复投入，也让制作方能够更快地完成下一季。 长篇网文为持续开发提供了充足的内容基础。 修仙、末世、种田等故事，随着人物成长、环境变化和关系发展，可以不断展开新的情节。小云雀等Agent工具已支持小说改编、系列连载的剧本生成和多集内容制作，进一步提高了将长篇故事转化为视频的效率。 分季制作，让长故事可以分批完成和上线。红果的优质AI剧生产活动要求新剧、完结剧且单部时长不低于60分钟。一季完成一个阶段的故事，作为完结作品交付后，制作方仍可继续开发下一季。 超长篇受到欢迎，也与观众希望从长内容中获得持续陪伴有关。喜欢上一个故事、熟悉其中的人物后，观众会希望继续看他们修炼、冒险或过日子。一季剧情结束，这种观看意愿并不一定随之结束。 红果公布，《聚宝仙盆》第十二季首日热度超过9477万；DataEye记录，《万妖图录传》第十二季峰值热度达到1.37亿，高于第十一季的1.25亿。至少从这些头部作品看，连载到十余季，仍有继续吸引观众、抬高热度的可能。 一位观众分享《聚宝仙盆》观看感受，一口气看完111集，仍

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Cerebras 首席执行官兼创始人 Andrew Feldman 讲述一家初创公司在深科技领域的创业历程。 先是造不出来，接着是造不出量产，然后是没有客户，再然后是没有前沿实验室，最后是没有超大规模云厂商。 Cerebras 曾连续 18 个月每月花费约 800 万美元，研发一款当时还无法正常工作的芯片，同时每六周在董事会上向忧心忡忡的投资人汇报一次。 ---- 完整视频见“TechCrunch”YouTube 频道（链接见评论）

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微网原创，著作权归集微网所有，爱集微，爱原创 相关推荐 沙利文报告显示全球人形机器人市场提速 中国厂商包揽收入前五 安徽发布机器人新政，力争产量进全国第一梯队 产业链人士：特斯拉机器人团队在长三角审厂，多家企业已获订单 汇川技术：工业机器人业务获批量订单 人形机器人核心部件实现小批量应用 地瓜机器人完成4亿美元C轮融资，助推机器人产业进入品类爆发期 从电池到充电电源 ACE 2026聚焦机器人快充产业链 四部门组织30余家车企座谈 加强汽车产品研发测试验证管理 10-16 22:56 德明利：预计前三季度净利润86.5亿元-89.5亿元 同比扭亏为盈 10-16 22:52 长鑫科技：预计前三季度净利润1310亿-1325亿元，同比扭亏为盈 懂车帝辟谣“删视频” 热搜：网传截图人为拼接 属于谣言 菲菱科思：目前交换机产品线已覆盖数据中心等多个应用场景 2小时前 聚焦晶圆制造检测，御微半导体 APEX-X1 在线 AFM 亮相湾芯展 3小时前 沙利文报告显示全球人形机器人市场提速 中国厂商包揽收入前五 3小时前 嘉立创：PCB 为核心业务入口 高多层板、HDI 定为未来发展方向 3小时前

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评测。Seed称安全与对齐已成模型规模化应用的核心能力。 华为徐松余：下一代麒麟2027芯片已经就绪 在2026麒麟媒体沟通会上，华为半导体业务无线终端芯片产品管理部部长徐松余首次公布逻辑折叠韬芯片麒麟9050 Pro详细架构图，包括新一代灵犀CPU、马良GPU、达芬奇架构NPU、麒麟AI ISP、Balong AI Modem、FFTS函数流任务调度器、音视频处理器、安全处理器和灵犀微核协同工作。徐松余透露，下一代麒麟2027芯片也已经就绪，到目前为止，所有的测试结果都符合预期，因此在未来10年（逻辑折叠）的演进可持续的。至于具体到哪个阶段，每个点需要用什么样的技术，可能需要逐步在开展和讨论。 深诣机器人发布首款具身操作机器人，瞄准非标准物流装卸场景 工业具身智能公司深诣机器人发布首款具身操作机器人Sculptor，主要面向集装箱及卡车装卸、混合拆码垛、包裹码放等物流场景。深诣机器人创始人刘凯表示，目前Sculptor已在客户现场落地，今年下半年将批量推向市场，公司计划明年实现“大几百台”的销售。深诣同时在开发面向工业精细操作的双臂机器人Edge，计划于2027年上半年量产，目前已有

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maGen的作者后来重新从Hugging Face下载了一份 T5权重，问题随即解决，但这次异常当时没有查明原因。 彼时，团队中正式立项且需要大量 GPU 资源的主要是田柯宇所在的 VAR text-to-image 项目，并且现实情况是田柯宇非常缺算力。而LlamaGen 只是一个实习生主导的研究项目。 4月，在OpenAI的Sora推出两个月后，字节启动视频生成项目Goku，项目启动初期，VAR 和 Goku 两个项目获得的 GPU 资源基本相当。6月，GPU资源开始向这个项目倾斜，新租的GPU也优先分配给该项目。 巧的是，攻击的主要目标也在5月到7月逐渐转向了Goku。 2）做法 田柯宇的说法是，让GPT写一个程序，手动把对方的程序停掉或卡住。 字节通报的措辞是“编写、篡改代码”。 陈述里写的是直接修改训练集群里的PyTorch源代码，对随机种子、优化器和数据加载等环节进行干预；随机终止多机训练任务中的部分进程；利用checkpoint作为载体建立登录后门，让后续攻击自动触发。 比如陈述称田柯宇直接篡改了LlamaGen训练文生图模型所需的 T5模型（flan-t5-xxl）权重

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进，把一件复杂的事真正做完。 不过，相比于企业、工程场景里的示例，谷歌这次最舍得展示，PR的其实还是多模态能力。 比如，劈柴哥就在推特上放出了一波“自家模型生成自家手机”的demo—— Argon直接生成了Pixel手机相关的3D场景。 另一个案例中，Argon甚至完全通过代码生成了一套3D动态排版效果，包括其中的音乐。 整个过程没有调用预录素材，也没有使用视频编辑软件。 Hassabis在转发巫师棋演示时，也特别提到了模型对于物理规律和3D建模的理解。 甚至这一幕，还让他想起了自己当年在Amiga上玩《战争象棋》的经历。 当然，网友也没闲着，很快把Argon和GPT、Claude、Kimi等模型放到一起进行了生成效果对比。 整体来看，谷歌这次的视觉质感确实非常突出，虽然细节上，比如鲸鱼的运动，仍然能看出一些不自然。 不过，也有网友测出来的结果是，Opus 5.5依旧是神中神。 除了好看的demo以外，这种空间理解能力，也进一步延伸到了真实机器人身上。 在官方展示中，Argon观看了一段人类玩沙包投掷游戏的视频。 随后，它分析环境中的空间关系，计算全身关节运动，自主编写仿真代码，并将方

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