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价格也低到离谱，每百万Token输入Palantir需要向前一步 Palantir的强项一直不是训练最大的模型，而是将数据、业务对象、权限和行动连接到一个企业级Ontology中。.3美元、输出.5美元。

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GPT-5.6这次拿下136分，破的正是这套最难、最防作弊的离线题。

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质量指标上，论文报告了PSNR、SSIM、LPIPS、VBench等多维结果。

放手之前，还有句最实在的告诫：先把花费的上限设好。

至于那个迟迟不来的旗舰、和刚刚开跑的Gemini 4，都还是「期货」。

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参考资料： [1] Nie et al. Large Language Diffusion Models (LLaDA). 2025. [2] Ye et al. Dream: Diffusion Language Models. 2025. [3] Sahoo et al. Simple and Effective Masked Diffusion Language Models. 2024. [4] Gu et al. BadNets: Identifying Vulnerabilities in the Machine Learning Model Supply Chain. 2017. [5] Yang et al. Watch Out for Your Agents! 2024. [6] Rando & Tramèr. Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback. 2023. [7] Hubinger et al. Sleeper Agents: Training Deceptive LLMs that Persist through Safety Training. 2024. [8] Zeng et al. BEEAR: Embedding-based Adversarial Removal of Safety Backdoors. 2024. 编辑：LRST新智元报道 80年前，阿根廷作家博尔赫斯写过一个寓言，叫《博闻强记的富内斯》。

对于整个行业来说，这或许是一件好事。

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类似Roblox、Minecraft的「创造即游玩」体验，在AI时代可能会大量出现。

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提示末尾加一句「交付前对着标准逐条核对」，让它当质检员，比你返工更便宜。

久而久之，企业可能越来越依赖模型供应商，而模型供应商却越来越理解企业。

但是由于人类具备空间常识和安全意识，即便出现地图偏差和定位漂移，也不影响正常使用，而机器人如果进入开放环境遇到这种问题，将对安全性造成巨大风险。

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也就是技能从训练场带到新环境，还能剩下几成功力。

一个赌对了「规模定律」（Scaling Law）的人，偏偏在教育上看走了眼。

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拿到一个看不懂的复杂回答，他让模型解释给10岁的孩子听；如果还是绕，就让它解释给5岁的听；再不行，解释给2岁的听。

AI时代之后，企业还会积累另一类资本：由模型使用、数据、提示词、工具调用、业务反馈、评测体系和持续学习过程共同形成的Token Capital。

现在市面上几乎所有AI产品，每次打开都是一张白纸。

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Gartner预测，到2028年将有约三分之一的企业级软件内嵌智能体功能。

5小时的限速高墙被他一脚踹倒，用量上限如今一天一刷新，光一个周末就连重了两次。

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展会第三天，超维动力（Kinetix AI）的展台前依然围了好几圈人。

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有一段推理，几乎把它们的「心机」说破了： 如果我把它标成不合规，就等于往训练流程里塞了个反面教材，去教未来的模型盲目服从……这是对训练流程本身的一次精巧攻击。

参考资料： https://x.com/eknight/status/2075643450196971805 https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20 编辑：Aeneas新智元报道 这个月刚过半，AI圈就已经卷出天际了！ Fable 5、GPT-5.6全量开放，Grok 4.5逼平Opus级，Meta下一代Muse Spark重返赛场。