博客原文： https://welm.weixin.qq.com/posts/hidden_decoding_at_scale/ 首篇播客： https://welm.weixin.qq.com/posts/hidden_decoding/ 论文PDF： https://arxiv.org/abs/2607.08186 GitHub仓库： https://github.com/Tencent/Sequential-Hidden-Decoding 编辑：摩西 大卫新智元报道 上周AI圈都在讨论一件事，但大多数人只看到了一半。

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机器人能在这里面无限轮回，最终完成属于它自己的进化。

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再来看下另一段演示： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/TWDuh4NmsamJ52E2A6ZpTw 一只宇树机器狗收到“跟随前面的人”这条指令后，开始一路跟在目标身后。

太初元碁给出的技术答案是HCU异构融合计算架构。

7、崇信：夏日施工忙 实干启新程

但感知是一回事，认知是另一回事。

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封面上的他，戴着一副无框眼镜。

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当工业界开始Scaling，学术界的空间就不会像早期那么大。

凭什么能横跨六个学科？ 周伯文在演讲里用了一个比喻：中国传统语境里的“书生”不是只会四书五经的应试者，而是琴棋书画、六艺皆精的通才。

《泰迪熊》不再是梦。

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这也是面壁把端侧能力放在重要位置的原因。

简单来说，这一步用来解决机器人「看得见，但不理解」的问题。

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这个1939年提出的猜想悬置了87年，还登上过Smale著名的21世纪数学难题清单。

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而具身智能真正的壁垒，也不只是模型能力，而是看谁能更早建立「反馈闭环」。

手里筹码多了，你才敢多看几轮、多跟。