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第三,在全球具身智能格局中,Physical Intelligence和Generalist更聚焦模型与通用策略的上层突破,而星忆切入的是更难被替代的层级:通过高质量、规模化的真实物理数据积累,定义通用人工智能时代的通用行动接口。
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最后,“所有资源聚焦技术验证和产能建设,现金流不是核心KPI,但‘沿途下蛋’也在做,比如供应链能力输出,这些既是现金流补充,也是生态连接的起点。”
另外值得一提的是,他们没有过度强调模型的"思考"能力,而是聚焦于:集成推理、用户可控的思考预算、真实世界任务、编程质量,以及后续关键突破——让模型在思考过程中就能使用工具。Claude 3.7是带可控预算的混合推理模型;Claude 4更进一步,推理过程与工具使用交错进行,边思考边行动。同时,Anthropic将编程、长时任务和智能体工作流置于最优先位置。
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