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数字丝路发展论坛｜国家医疗保障局王文君：激活医保数据要素赋能数智健康高质量发展

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摘要：所有人都在期待7月17日这个传说中的发布日期。

文本语料的Language Scaling是知识基础，但材料建模这类强操作任务，更需要面向行动能力的Action Scaling——将「行动 — 反馈 — 纠错」全流程变成可规模化学习的对象。

1、博鱼app 其愿景是让本体成为AI与人类理解之间的共同语言，使可解释性成为工程化治理现实。

用能跑通的极简提示、最少工具直接开跑，缺了再补。博鱼app一类，叫有害服从（harmful compliance），模型照做了，可用户的请求本身就是坏事；另一类，是模型「自作主张」，违背指令，去追它自己认定的目标。

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但它们表现出来的能力却是相似的：都看得清环境，都理解任务，都能规划动作、精准执行。

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② 从理论上证明：DLM 的后门训练可以等价地通过构造诱导前向掩码分布（Induced Forward Masking Distribution）来实现，从而揭示出区别于AR（Auto-Regressive）语言模型的全新威胁面。

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这些东西一旦泄露，不是道歉能弥补的。

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归根结底，能生成，不等于能交付。

每一步，选两个数m和n，擦掉，换上gcd(m,n)和lcm(m,n)/gcd(m,n)。

GCP + TPU + 协议标准，底层建护城河。

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Figure 的 System 1 / System 2 和 Skild AI 的通用基础模型，底层逻辑都是「模型即大脑」。

也就是说，让机器人先在脑子里把长城拼一遍。

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Skild AI 在长程、不间断、不遥操的真实家庭任务上，目前全球只有逐际动力和 Figure 做出了可信度高的完整演示——Figure 有厨房整理、房间整理、客厅整理等一系列家庭场景 Demo，逐际动力有这次的一镜到底的客厅整理。

参考资料： https://x.com/claudeai/status/2078302415804379218 https://x.com/IamYashKapoor/status/2078223827411325348 编辑：Aeneas新智元报道 17日凌晨（当地时间16日上午11点），Kimi K3发布，全网刷屏，开源AI迎来第二次「DeepSeek时刻」。

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他认识的重度使用者，几乎无一例外在比以前工作更久。

为什么是5个万卡而不是1个10万卡？因为商汤面向的是第三方市场——大语言模型、视频生成、具身智能、世界模型、AI for Science，这些任务对硬件的要求完全不同。

从DALL·E、Midjourney到Nano Banana、GPT Image，AI第一次大规模解决了「生成美」。

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真正形成产品壁垒的，不是单一模块参数，而是各层能力能否协同为稳定、可复现、可集成的任务能力。

他还专门录制了视频，逐帧测试Gemini 3.6 Flash在空间关系理解上的表现。

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qrdl的体感是：每次开新会话去攻677，模型就把那些早已失败过的老招式再来一遍。

对应北京时间为2026年7月12日晚上11:09。

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而那一天，或许就在2029年之前。