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技术要求需攻克多模态感知、力控插装与检测协同难题。

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除此之外，完全AI主导评审还会催生投机乱象：若作者知晓论文命运由大模型裁决，写作重心会转向刻意迎合模型偏好，而非聚焦真实科学问题的突破，彻底偏离学术研究初衷。

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Notion、Obsidian管的是你自己的笔记，谷歌搜索管的是全互联网的信息。

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有大佬对此表示，这绝对是GPT-6。

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从繁华长卷到商业广告，从科普卡片到电影海报，同一个模型，一口气全包了。

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不要只给我一个局部结果，只有当找到完全肯定的证明并通过审核时，才能停止。

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在这样的大潮中，一家中国芯片公司敢于从架构层面重新定义「智能体计算」，从SoC做到整机、从硬件做到操作系统、从单芯片做到全域协同，这件事本身就值得被认真对待。

顶层锁定真实测试结果，堵死篡改测试的刷分路子；中层规范工具调用、清理临时文件等工程习惯；底层给「定位准、部分测试过」这类有价值的失败也发正反馈，护住模型的探索欲。