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大模型每一次推理，其实可以拆成两道工序。

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用AI。

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但是，从佟博士的角度看，Ontology仍然只是企业认知系统的一部分。

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真正的看点是那条被反复验证的老路径：把Opus级的能力，价格压到七分之一。

它会接着做小变体，直到某一个成立为止。

AI 系统恰恰能够从这些交互中提取这些隐性的认知资产。

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应该聚焦在数据、场景这些需要深入耕耘的领域。

用他自己的话说，「在LLM出现之前，一个人在奥克兰狭小的公寓里，一年写出Bun」。

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这也是支持机器人行动的运动神经。

未来AI for Science更需要面向行动能力的Action Scaling，让模型在可执行任务、工具调用、环境反馈和物理验证中学习如何完成真实科研任务。

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路子不同，终点却是同一个：替你把数据组织好、检索好，随叫随到。

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用他的话说，这个领域跑得太快，快到里程碑还没来得及被认领，就已经被下一次发版盖过去。

图像生成这十年，其实走过两级台阶：先解决了「像」，又解决了「真」，细节越来越逼真。

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另一个企业则把每次调用转化为： 新的案例； 新的Skill； 新的规则； 新的评价标准； 新的任务模板； 新的行业本体； 新的风险控制机制； 新的组织经验。

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然而，命运开了一个残酷的玩笑。

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文件夹中可以放如下内容：一页纸的业务和优先事项概要、常干活儿的操作规程、在办项目的关键信息、常引用的战略文档，再加一份决策日志。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.04704 项目主页：https://masterai-eam.github.io/atomworld/ 代码仓库：https://github.com/MasterAI-EAM/atomworld 理解不等于操作 在科学领域，大模型已经展现出了惊人的 「理解力」：读懂文献、预测材料性质、解析晶体结构、甚至科学发现。

同一代 AI 工具确实也在加速防御端的工作。

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面对训练和推理环境不同，造成的长程任务执行过程中的误差累积问题，ABot-M0.5通过ABot体系激活了「数据回流」机制进行了解决。

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正因如此，它成了理论统计学界的一块试金石。

这三件事指向同一个结论：企业AI的重心，正在从「模型能力」转向「AI基础设施运营」。

新智元报道 天哪，打工人也能有自己的私人助理了！ 以前我们提到助理，一般都是服务老板的。

所以，循环是一整套「怎么把AI管住」的设计，而不是「撒手让AI乱跑」。