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最近两天，X 上网友 Max For AI@MaxForAI 的一篇帖子引发了网友热议：「太疯狂了 —— 现在你甚至可以直播围观一个 535B 大模型是如何被训练出来的。」
大模型开始吞噬越来越多的东西，创业公司究竟还能做什么？
模型的发布流程，早已在密集迭代中演变为精准的工业流水线：技术报告开路，Benchmark榜单刷屏，紧接着开放API，最后以开源权重收尾。
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1，在FutureX评测平台上取得了#1、#3、#7三个席位。
Resnet作者任少卿，已亲身入局具身智能创业。
AI 能否改进 AI 自己？
AI领域的造词速度已经到了一个夸张的水平，各种概念眼花缭乱。从龙虾、Agent、循环工程（Loop Engineering），到现在前沿的持续学习和RSI（递归自我改进）。不管是对于初步了解行业还是跟踪AI行业的人，这都是一件比较头疼的事情。
算力上限，是物理 AI 落地过程中需要面对的现实约束之一。
一个月的活，入职刚一年的工程师一天干完。
AI for Science，正在进入一个新的分水岭。