AI开始自己做科学了 哲学家刚追问完“什么是智能”，超衍智能创始人陈勇超便带来了一个更具体的问题——AI能否成为新的科学家？ △超衍智能创始人，陈勇超 过去的大模型主要从互联网数据中学习人类已有知识。

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第一条：GPT-3式的Scale Parameters——更大的参数带来更高智能。

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共同一作为Holiday Robotics研究科学家Donghu Kim与KAIST 硕士生Youngdo Lee 他们提出的FlashSAC，试图解决离策略强化学习用于高维机器人控制时训练慢、容易不稳定的问题。

企业使用大模型时面临一个现实的问题，就是模型越来越强，运行成本也越来越高。

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TOPS、模型参数和每秒Token仍然重要，但如果内存带宽跟不上、CPU与NPU协同不顺、软件栈无法维持任务状态，再漂亮的峰值也可能只够完成一次Demo。

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成本：近线性的训练开销， 且无需重跑完整预训练 这样一套方法，训练成本到底如何？实测数据给出了明确答案。

这些能力共同构成了模型训练、仿真验证和量产部署的完整链路，让系统不仅能够持续学习，也能够更快适应新的环境。

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Shuran Song带领的斯坦福REAL Lab，是打通这条路径的代表团队之一。

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20万+小时人类干活的视频，怎么变成机器人手上的活儿？ 这正是Riemann-1.0故事的起点。

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当具身智能进入商业化阶段，真正决定智能上限的，是它能否在一次次任务执行、环境交互和反馈中理解物理世界。

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