不久前，斯坦福CS153的讲台上，有人问OpenAI CEO奥特曼（Sam Altman）：你怎么看教育？ 他顿了顿：「我很担心。

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好在超时了，没真跑起来。

它不是某一个应用，而是内核、是驱动、是应用商店，是让上层无数软件得以运行的那层地基。

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同一个提示横评显示，磐石得分最高，表现优于Claude Science与GPT-5.5。

这一层只关注最显而易见的常识性安全隐患，耗时在毫秒级。

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另一边，实力相当的GPT-5.6在定价上给足了诚意，稳坐当前的「性价比王座」。

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主题是，驱动物理AI从理解到执行。

如果AI真要成为企业的基础设施，厂商就得给出比模型名称更具体的边界，让用户明白自己花钱买的那个Max，到底保证了什么。

一个官方从没提过的数字 OpenAI公开讲过的，只有推理档位。

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特纳在接下来的两个月里无数次给协会负责人发消息，请求他们哪怕私下给谷歌高管打个电话，利用他们的影响力斡旋一下。

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Andreessen说，领先科技公司里用上AI的程序员，眼下每小时产出比过去高20倍：产能确实上去了，省下来的时间一分钟也没剩下。

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一家把AI用到自己血肉里的公司，再回头讲AI落地，分量自然不一样。

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目前，这套方案已经在真实客户场景中跑通了。

在闪购仓、小店、仓店一体几种形态上都能跑成闭环，支持天级轻量化部署，不用把仓库大改一遍。

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这次 COSA 0.5 的发布抛出一个行业反共识：模型只是技能，系统才是大脑。

随手一击，AI给出神级反例 这个问题看似简单，却是一个名副其实的数学黑洞。

你一直以为，这就是Claude天生的好脾气。