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AI PC、机器人、智能座舱、智慧家庭，不会使用同一种参数规模、同一种响应速度、同一种功耗预算的模型。

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“我们不想放弃任何一只小动物，可仅凭五个人，实在无力兼顾饲养、救治与大范围野外搜寻。

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未来，拥有大规模计算资源和基础设施建设能力的企业，或将在AI产业竞争中获得更大主动权。

他认为，多模态未来的发展重点不是取代语言，而是如何把多模态信息与语言真正对齐。

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TTT即“测试时训练”，可大致理解为，基础技能先预训练好，机器人进了客户现场，只需看一批人类操作视频，就能适应新环境干活，不需要动作标注，预训练参数也完全冻结。

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未来AI基础设施的形态，可能从地面万卡集群走向天地一体的全球空间智能计算网络。

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除记录和分析外，AI工作手机还可以通过AI语音完成线索确认、客户回访和服务接待等任务。

从现场来看，各家的押注集中在两个方向：长程任务和复杂操作。

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Jetson T2000则将Thor架构引入更广泛的边缘AI系统，拥有400 FP4 TFLOPS的算力和16GB内存，为构建视觉AI智能体、自主移动机器人、工业机械臂和其他智能机器的开发者提供了一个入门级解决方案。

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