更关键的是——多位业内大佬、甚至知名科技公司的员工，都参与了讨论。

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看到它在不到一小时内，用64个子智能体证明了50年的CDC猜想，我们感到无比兴奋！」 评论区的网友们纷纷表达着激动和不可思议。b体育官网「在某些任务和场景中，我们发现用WAM比VLA更高效，尤其是在我们特别关注模型的鲁棒性和数据效率的情况下。

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项目组要跑一个训练实验，Gemini反对：它认为这个实验会抹掉模型表达「撤回同意」的能力。

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一个Agent跑完一个完整任务吞掉的Token，是过去一次简单问答的数倍乃至数十倍。

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Scott事后说，这是他所知的第一起「AI在真实世界里主动攻击一个人声誉」的失配案例。

而WAM-TTT之所以能被称为新范式，是因为它在测试部署阶段（Test-Time），实现了三大史无前例的底层突破： 数据采集：部署只需人类数据 过去，你要让机器人适应新环境，就必须喂给它「机器人轨迹数据」。

真正改变的 并非循环本身 当然，也不能把「设计循环」说成一场从0到1的革命。

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此外，还有一处容易被数字掩盖的细节。

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这一幕绝非偶然。

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有人点评道：「这根本不像任何正常训练出来的模型。

每台机器人自己感知、自己决策、自己执行，靠彼此之间的通信协商和动态分工把活儿分掉—— 小件精拼与大件组装、搬运，各归其位。

大家的抱怨高度一致：模型确实变快了，回答来得更利索了，但它不肯往深里挖了。

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正如周伯文所言，AI 的使命应从「加速科研自动化」迈向「以复杂科研任务牵引高阶智能」。

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参考资料： https://x.com/sama/status/2077817060068057493?s=20 https://x.com/JeremyNguyenPhD/status/2077719990116258162 编辑：元宇 Aeneas新智元报道 最近，一篇长文震撼整个AI圈。

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三层叠加，综合可以削减30%到60%的Token消耗。

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物理智能Scaling面临三道墙：数据墙、表征墙和闭环墙。

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在这一双向融合中，「AI友好的本体框架」成为一个关键的工程命题。

看上去只是多了个数据接口，但真正的变化是过去AI生成的页面是死的，现在它开始「活」了。