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之前听黄仁勋的演讲，其中提到一个点是作为负责商业化的人很感兴趣的事情：黄仁勋提到，当年他们给SEGA做的订单，他们失败了，黄仁勋只能厚着脸皮去和SEGA承认失败并且更厚着脸皮要SEGA按时付费。这对于从前一个主做C端、以噱头、炒作为主战场的人来说，是相当之难以理解的。
但今天，我们和一家国内算是数一数二的文旅集团合作，即使我们没有达成他们的理想目标（我们给他们调试的舞蹈动作还是会摔倒），他们仍然主动提出了要和我们签长期合同、希望把我们纳入他们的供应商名单中。为什么？因为只有我们提供了具身智能的运控基座模型，可以在五分钟内把他们想要的动作配置上机器人。全国仅此一家。即使效果并不是太好，其他家面对一个星期就要演出的要求都纷纷摇头，只有我们能适应他们快节奏的演出上新需求。
其实对我们老板我一直颇有微词。我觉得他登味儿重，不懂营销，不敢高举高打，不敢烧钱，而我恰好和他相反。但我仍然愿意留在这里，是因为我意识到他确实一直在坚持难而正确的事情，而且从三年前到现在一直在坚持，也并没有因为投资人、同行的融资新闻而被动摇。
相比起具身智能行业现在动辄就是百亿估值、一个月融资数亿元之类的故事，我们真的融资少得可怜，也低调的可怜。他动摇过吗？我觉得肯定的。我不知道他都经历过什么样的挣扎，但我看得到结果，他仍然坚定的不做本体，不画“世界模型”（即使我们真的把世界模型做出来了）的大饼、不做被追捧的机器人大脑，在今天推出了市面上最好的通用机器人运控系统。
以前在很多创业公司呆过，包括我自己的公司，我的态度基本都是投资人真傻x，这样的公司都能投这么多。
在这家公司，我仍然是觉得投资人傻x，但是傻x在居然只给我们投这么点。
当然，这也是我最喜欢的多空互道傻x环节。伟大的公司都是在非共识中崛起的。
@aigc1024
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🎧 Benedict Evans: OpenAI的护城河问与软件的未来
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🎙️ Matt Turck — 主持人，FirstMark Capital 合伙人
🧠 Benedict Evans — 嘉宾，前 a16z 合伙人、知名科技分析师，Newsletter《Strata》作者
因为信息量太大还有很多类比和经济学原理，让我的AI帮忙翻译+标注（挂我名字的评论其实都是AI写的）+高亮金句（我自己也标了一些）。希望对大家也有帮助～
@aigc1024
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@aigc1024
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清华大学 MARS 实验室推出 OMG 全模态人形运动生成框架，创新打造 “生成大脑 + 跟踪小脑” 的分层控制方案。
团队搭建千小时级专属多模态机器人数据集，依托扩散模型构建通用运动生成网络，让机器人可实时响应文本、音频、人体动作及组合指令，自主生成稳定可执行的全身运动轨迹。
实测结果显示，OMG 不仅多项性能指标领跑主流模型，还具备大模型专属的规模缩放、小样本泛化、零样本模态组合能力，为人形机器人通用智能控制落地提供了全套开源方案。
模型直接在宇树 G1 原生 125 维机器人动作空间完成训练与生成，无需额外的人体 - 机器人转换编码器。网络主体基于 DiT 构建去噪主干，结合 RoPE 旋转位置编码与时序自注意力机制，精准建模全身运动的时序关联。训练阶段通过随机模态丢弃策略，配合推理阶段的无分类器引导，实现单模态与多模态组合指令的灵活切换。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2606.10340项目主页：https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/开源代码：https://github.com/Tsinghua-MARS-Lab/OMG作者单位：清华大学 MARS 实验室
https://mp.weixin.qq.com/s/KOtknR3Rvq5oY7NuJz3Yhg
@aigc1024
团队搭建千小时级专属多模态机器人数据集，依托扩散模型构建通用运动生成网络，让机器人可实时响应文本、音频、人体动作及组合指令，自主生成稳定可执行的全身运动轨迹。
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2606.10340项目主页：https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/开源代码：https://github.com/Tsinghua-MARS-Lab/OMG作者单位：清华大学 MARS 实验室
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@aigc1024
因为更换了新的 tokenizer，Sonnet 5 的实际费用和 Opus 4.8 差不多
Sonnet 在金融领域是最佳模型，比如 GDPeval，比如投资调研之类的工作，且更喜欢调用工具核查事实，能提高报告的准确性。（相应的费用也up）
Sonnet 5 有个小坑，用来编程的，费用可能超过 Opus 4.8 ，这也是大家吐槽最多的点，需要特别注意下
Opus4.8 在复杂编程和规划方面非常强，且 HTML 设计方面很强，不过写作方面不如 Opus 4.6，且新的 tokenizer 花费也比 4.6 要多，目前来说和 GPT 5.5 各有千秋
编程方面目前首选还是 GPT 5.5
Sonnet 5 、Opus 4.8、GPT 5.5 现已上线 Cola，欢迎体验
@aigc1024
