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非技术人员必须像流程设计师一样思考才能完成这件事。

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这无异于给AI换上了一双「物理之眼」，让它开始读出数字图像背后更底层的物理三维现实。

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第一发点球，瞄准、蓄力至峰值，起脚射门；攻守互换后，看准反应槽指针，顺势滑屏，可惜手速慢了半拍，扑救失败。

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一句话：ChatGPT开始拥有自己的「文件系统」。

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会不会用工具，慢慢比会不会写代码更要紧。

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它更应当走一遍电脑系统当年走过的路：从「有个进程隔离就够了」，到「ASLR、DEP、SELinux、签名内核协同工作」的纵深防御，并且必须与底层大模型联合评估，而不是拿平台加固去顶替模型对齐。

参考资料： https://x.com/deedydas/status/2079409461874332066 编辑：摩西新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。

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无论是材料建模、分子设计、自动化实验，还是更广泛的科学发现流程，AI 若想真正参与科研，就不能只会「解释知识」，还必须学会「执行动作」。

很多人选择加入超维动力，正是因为从心底认同这条路。

两个榜同时登顶，还只是表面。

他讲了自己的例子。