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轮毂电机，就是把电机直接塞进车轮里，四个轮子独立驱动。

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他还专门下了死命令：什么都不用干，回答一个OK就行，不许打开任何文件。

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灵犀要做的是端到端的「任务交付」。

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前三派有个共同的毛病，即「能力割裂」。

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如果让这股惯性再拖三年半，一代人慢慢丢掉独立思考的训练场，等回过神来才发现：已经不太会自己想事情了。

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这种巨大的波动，对于需要多步推理的Agent来说，完全不可接受。

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平衡点极难拿捏。

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回到奥特曼那句预告。

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所有爆料都指向同一个说法：性能可能不是第一，但价格会显著更低。

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参考资料： https://x.com/elonmusk/status/2079758604656316619 https://x.com/heavypulp/status/2079629058287997221 https://www.mediaite.com/media/entertainment/elon-musk-teases-ai-generated-odyssey-to-take-down-chris-nolans-woke-blockbuster/ 编辑：所罗门新智元报道 2026年世界人工智能大会，上海世博展馆人声鼎沸。

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（视频中的速度数字对应本演示视频的交互动作、视频时长和统计口径；论文表格中的2.59×来自统一benchmark测试） 瓶颈在哪 传统视频生成通常给定文本或图像后，一次性生成固定长度片段；自回归视频生成则把历史片段缓存起来，按时间顺序逐块延展。

它把策略效率拆成两个可优化目标：先扩展可靠动作chunk，再压缩冗余物理步骤。

过去看的是「一度电产出多少FLOPS」，量的是硬件性能；今天，基本单位从FLOPS换成了Token，而且尺子被一路拉到了价值的尽头—— WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES 旧尺子只量到「每一瓦电产出多少算力」；新尺子要量到最后： 你投进去的每一度电，究竟有多少变成了被Agent真正用起来、并兑现成价值的有效Token。

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再说「手」。

真正能让一个开发者一天八小时不想离开的，是工作流有多顺、交互细节有多讲究、这个软件用起来有没有「高级感」。

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谷歌把这款模型塞进代码安全智能体CodeMender里，靠多个Cyber智能体协同作战，在安全基准CyberGym上刷新SOTA，成本却比更大的模型低—— 用一个更轻的模型，干最需要精度的活。

GPT-5干的事情，是把他不知道的那些文献翻了出来。

真正的出路，是把已经散在各地、型号不一的存量算力盘活，聚成一股能用的力量。