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“物理 AI”让 AI 从“认知智能”走向“行动智能”,某种程度上，这可能也是 AI 运动产品更值得参考的一条路，毕竟许许多多学习、健康 App 已经验证，真正吸引用户留下的往往不是产品的专业、准确程度，而是它有没有让这件原本难以坚持的事情，变得稍微容易一点。,总而言之，一个听起来很美好的“AI 滑雪教练”服务，落到真实雪场上往往没有那么优雅。,他进一步指出，让Meta内部员工参与训练AI，效果优于依赖外包人员。扎克伯格认为，Meta员工的平均能力明显高于外包渠道所能找到的人。

几天前的一场线下 AI 活动上，我们听到了一个很典型、也很有诱惑力的创业想法。,回到文章一开头的问题，为什么是 Runna?我们认为是这个团队最终找到了用户愿意持续付费的那部分价值。它抓住了教练更值钱、也更适合被规模化交付的一面，能够规划、调整、陪伴和反馈，最终帮用户省下时间、精力和决策负担。,按创始人 Dom Maskell 后来的回顾，这一灵感来源于他在疫情期间想要提升自己的跑步成绩，当时他发现市面上的跑步 App 都很僵化，无法根据个人日程灵活调整训练安排，比如 Dom 只能在周二、周四和周六训练，并且希望在周六进行长距离跑。于是他求助了当时在做私人跑步教练的大学好友 Ben，后者就每周通过 Google 文档为他量身定制训练计划，在 Ben 的专项指导下，Dom 的进步很快，不仅刷新了5km 跑步成绩并且成功挑战了个人首次马拉松。于是他开始想到不是每个人都能请得到 Ben 这种顶尖教练，那有没有可能把它产品化?,如今用户进入 App 后，可以先选择目标，比如更快的5Km、第一次半马或全马，再输入自己的当前水平、每周可训练天数以及日程安排，系统会生成一套个性化训练计划。之后，这些训练内容还可以同步到 Apple Watch、Garmin 等设备上，用户在跑步过程中可获得实时语音指导，训练结束后，系统再根据完成情况、历史进展和日程变化，对后续计划做动态调整。除了跑步本身，Runna 还把力量训练、灵活性训练等内容一起纳入训练体系。Runna 早已不是一个计划生成器，而是一个围绕跑者目标运转的动态训练系统。

Token经济的新三国杀,Token，则恰好提供了这个可能性，而运营商掌握着生产Token所需的算力、网络和调度能力。,✅ 中国首个基于华为昇腾平台训练的三值（1.58-bit）大模型BitCPM-CANN发布。,“我们推出Token Plan团队版，是希望通过设定合理用量上限与绑定产品链路，引导企业用户在可控范围内高效使用模型能力，避免无序消耗。”一位阿里云相关市场负责人如此说道。