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第四步，在Claude Code里用/add指向这个文件夹，或写进CLAUDE.md。

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三大核心突破： 改写具身智能的部署账本 传统的大模型往往只强调「预训练」有多强，却对部署阶段的灾难性表现避而不谈。

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但是，他们现在才开始公开强调： 企业学习闭环； Token Capital； 反向信息悖论； 企业Alpha； Sovereign AI； 企业对模型和应用层的控制权。

正是因为你知道结局是什么，那种无力的刺痛才显得如此真实。

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该研究在概念注入、语义属性操纵、对齐绕过、恶意代码注入四类目标上验证了框架的通用性、有效性与隐蔽性。

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每个任务达成目标就退出，整条例行任务则一直跑到你亲手关掉。

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原因之一，可能是数据量的不平等。

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而引入世界模型之后，大量的试错可以在模型内部的「想象」里完成，真机数据需求量因此被极大压缩，任务准确度反而上得更快。

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这事有多激进？不管是英伟达GPU还是谷歌TPU，本质上都是通用芯片——什么模型都能跑。场均26.2分但重伤赛季报销 仍获马刺续约 队记证实先裁他腾位置在研究者看来，学术评审绝非简单对错判断，还需要综合衡量工作创新价值、领域发展意义、研究长远潜力等高阶学术认知，这类深度领域判断依托研究者长期积累的行业经验，很难完全交由模型独立完成。

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哑光纸盒、烫金字、薄胎白瓷、胡桃木桌、袅袅茶汤蒸汽——五种质感堆在一张图里，任何一处露出塑料感就废了。

原因就在于，这些场景背后是同一件事：解决长程任务，跑通智能体的Loop（闭环）。

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一轮轮打磨下来，模型就自己长出了「下一步该干什么」的判断。

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