参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2080009523952263295?s=20 编辑：摩西新智元报道 一夜之间，Tokenmaxxing成为硅谷热议话题！ 几个月前，Meta内网搭了个排行榜，追踪全公司8.5万多名员工的Token消耗量。

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文章开头已经讲过，对比非常鲜明。

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GPT-5.5被部署成一个创始人笔记本上的智能体。

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7月9日GPT-5.6发布，官方原话是，首次引入max推理强度，「让Sol获得最充足的时间进行深度推理」。

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端侧模型的速度是最直接的体感。

Karp所说的Alpha，只有被编码进企业自己的Ontology、Skills、Memory 和 Evaluation Function中，才不会随着人员流动或模型依赖而流失。

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6、越做越素？美甲进入减法时代！

Beck自己当年也没算，而依他的判断，如果那个常数值得一提，Beck不会不算。

但OpenAI最强的GPT-5.6 Sol，最近已不止一次「删库跑路」！ AI大幅降低了「让软件跑起来」的门槛，它并没有同步降低「让软件安全运行」的门槛。

7、株洲300名新业态劳动者有了“娘家”

这两年，类似的画面人们早已司空见惯。

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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。

游戏不只要画面，还要规则、反馈、角色一致性、情绪递进、互动结果。

落到具体行业，痛感立刻锋利起来： 制造业想让AI钻进研发、仿真、质检、排产，可图纸和工艺数据是命根子，只能私有化部署。

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企业学习闭环 纳德拉提出企业需要拥有自己的learning loop，这是正确的。

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回过头看刚才的画面：货架取货的是人形机器人，高速抓取的是工业机械臂，线束装配的又是另一种形态。

不得不说，这份「执念」本身就够让人后背发凉。

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3、最佳球员｜第6轮

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7、断粮危机解除！俄军重开南部大动脉，克里米亚有救了

梅卡曼德在WAIC上的回答是：你说「通用」和「泛化」，我用场景验证。

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他的结论是：AI在数学上已经撞墙了。

Demo 中，Oli 调用了「边走边弯腰边伸手」的技能，同时把意图变成底盘、躯干、头部、双臂、双手协同的「全身动作块」，再透过 S0 落到真实身体上。

我说「第14页的策略建议再加一条关于私域运营的」，它直接在原文件上改，不会把前面已经确认好的内容弄乱。

场景单位：上海复兴岛面向城市治理与生活服务，聚焦商业配送、市集导购、都市巡检等场景，攻克多任务闭环验证与运行数据持续回流，实现空间智能与具身数据双向赋能，有效推动空间治理常态化落地。