合伙人委员会那篇内网长文里有一句话，可以反复咀嚼：“阿里的未来在于创新，AI时代的创新依靠的是热爱和创造力，只有充分尊重个体价值，才能真正创造客户价值，走向未来。

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” 他认为，手机厂商进入反而能做大市场蛋糕，完成大众用户教育。

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△RAISA软件栈的模型与算子适配规模 同一模型在不同芯片上能够运行、能够保持精度，以及能够达到理想吞吐和成本，是三个不同层级。

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截至今年4月，真武AI芯片累计出货56万片，服务20多个行业400多家客户 还在阿里云以及大量行业企业的真实生产环境里跑了很久，扛过双11级别的大规模流量洪峰，也扛过复杂场景和严苛SLA的反复拷问。

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真正拉开差距的，不再是谁会做，而是谁能在陌生环境里依然做好——泛化能力——AI离开自己熟悉的环境之后，是否依然知道该怎么开车。

马斯克自己也转发了这张绿鞋照片，还配了两个emoji。

茅台未来如何才能更稳地走下去？陈华给出的答案是：以市场化改革为抓手，尊重市场规律，厚植产业价值。

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C9院校的博士，手握NeurIPS、ICML顶会论文，就能轻松拿到顶级offer。

这个调整一方面跟我们的积累有关，另一方面也是看到全球的趋势——大量资源在往AI应用上倾斜。

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清微的RAISA软件栈则承担了连接自有硬件与上层模型的角色。

这也是苏度一直瞄准的生态位。

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结果呢？ 苏度用同一套基座模型，两场考试全部通关。

当记忆以标准化、中立的形态，在不同模型、Agent、设备间流转继承，它就脱离单一产品的私有功能，升级为AI时代的记忆协议 模型厂商可以做适配自家产品的浅层记忆，但不太可能搭建跨厂商的公共记忆层，毕竟谁都不愿意把自身智能的根基交到竞争对手手里。

那时候的马斯克，穿得像一个拼命想让资本市场认可的年轻创业者。

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整车车间干净、明亮、几乎完全自动化。

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“我们要和美国并跑，看谁跑得快、跑得赢。

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从人类怎么做，到机器人怎么学、哪里做错了、下一轮还缺什么数据，就这样被串进了同一个持续循环的系统里。

引入金钱奖惩规则后，正确率有所提升： 没有AI时，从28%到33%；有AI时，从10%到17%。