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但真正开始做Agent之后会发现，很多任务失败，问题并不出在模型思考环节，而是第一步拿到的信息就已经错了。bobapp往后，更关键的问题或许是：当客户准备建设下一座智算中心、上线下一套大模型应用时，国产算力能不能给出一个足够完整、足够稳定、也足够经济的迁移理由。

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对于特定具身场景中零样本泛化能力不足的模型，可通过后训练补足能力，并接回平台服务。

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最大原因是，用户结构原地踏步的3年里，小红书的商业化压力也在持续增大。

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由此再回头看无人机传Token，背后涉及的就不只是一次视频压缩。

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而且，Figure全栈闭源。

机器人必须进入真实场景，在一次次任务执行、环境交互和失败反馈中积累经验。

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中数睿智的路径与Palantir也高度相似：通过将国内大型国央企的数据结构化，为政府和大型企业解决最复杂场景的问题。

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从「以理解世界为主」渐进切换到「以执行动作为主」，有点像大模型训练里从预训练到对齐的路径，只不过载体从文本换成了物理世界的动作。

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两者并不是简单的模型升级关系。

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大模型API已经是商品，工程接入能力不再形成壁垒。

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