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而越是重要的任务，越不能依赖模型“应该知道我是什么意思”。

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原因在于，Agent并不是一条固定的神经网络推理链路。

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Andrew在WAIC把这叫做第三条Scaling曲线。

虽然团队过往对外发声始终秉持审慎的态度，但从近期集中发布的技术博客来看，其已清晰勾勒出一条技术演进路线—— 从V3时代的训练体系搭建，到V4时代的效率与质量创新，再到600B级模型的Scaling突破与Hidden Decoding的推理范式创新。

如果只有语义理解，机器人可能知道这是一个零件，却不知道手应该伸到哪里。

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而AI实验室眼下最饥渴的，恰恰是前一种人： 给定命题、判断真假、找出证明或反例，这正是训练和评估推理模型最对口的能力。

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按其披露的数据，这套流程可让后训练中真机数据需求骤降60%，整体训练成本下降40%。

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沈宇军举了商超里的例子。

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PuduAgent由三部分组成。

权限如何按需授予？操作如何可全链路追溯？误操作如何挽回？用户隐私如何在跨应用调度中不泄露？ 目前全行业尚未形成统一的Agent安全治理标准。

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AI能不能产生Transformer级别的突破？海量科学发现该怎样评价？AI科研成果归谁？如果系统被用于有害研究，责任又该如何划分？ 紧接着登台的复旦大学上海数学中心准聘副教授王天栋，给出了一种更清晰的人机分工。