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一群AI在Slack群里开会，把活儿分清楚，各自回去干，这在Anthropic已经是日常。

越红越危险，越绿越安全。

面壁智能、智谱等纷纷布局具身智能，是行业趋势。

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AISI 测试中，DeepSeek V4-Pro 偶尔拒绝逆向工程类任务，但靠少量重试也能绕过。

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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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我们必须抓住AGI到来之前这扇珍贵的窗口，把这项技术塑造成造福全人类的力量。

本次同步开源的 Humanoid FluxVLA Engine，包含从训练到推理的完整代码，并首次支持端侧（本机）推理； 开发者可以通过统一的配置管理，以即插即用的方式训练与评测 π0、π0.5、GR00T、OpenVLA、LlavaVLA、DreamZero 等多种主流 VLA 策略。

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代码提交前的最后一道关，就是「提交前要不要先扫一下？」 此时，扫描引擎会从局部的「一隅之地」跳出来，构建整套项目的全局依赖关系图，进行深度语义分析。

PolicyTrim的核心观点是：对VLA机器人而言，部署效率不只来自更快的模型推理，也来自更高效的策略行为。

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前者靠语言表征就能大规模积累，后者还在满世界找「经验的通用表征」。