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初期，测评可与前沿实验室协商共建；但最终，标准机构应当建立起自己的技术能力，独立于各实验室开发「保留测试集」（held-out tests），以防模型对测试过拟合。

以前那种先研究、再动手、边做边自我推翻的劲儿，没了。

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四者彼此咬合，才能构成一个「越跑越强」的体系——而这，恰恰是单点突破玩家很难复制的。

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下一代工厂长什么样？ 过去几年，AI基础设施的竞争像一场军备竞赛：谁GPU多，谁峰值算力大，谁机房壮观。

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一个 300B 参数的垂类模型打赢万亿参数的通用模型，靠的是数据壁垒而非算力堆叠。

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只有深入参与硬件设计、生产和测试，才能理解哪些问题来自模型，哪些问题实际上受到硬件和通信系统的限制。

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科研中的「灵光一闪」，那些需要从无到有构建全新数学模型、打破旧有范式的「构造性发现」，是碳基生物专属的自留地。

现在它交给你的，越来越接近一个能连上你的数据、自己跑起来的应用。

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医生转身打开ChatGPT 那还要医生干什么 Andreessen讲了自己的一段经历。

而真正的瓶颈，往往落在一个反直觉的地方：卡住模型的，通常并非它读过多少代码，而是它完整跑通过多少个真实项目。

传统模式下，大部分精力都陷在写爬虫、调API、清洗异构JSON的「工程泥潭」里，真正用于推导致病机制的时间被严重挤压。

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