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如果要看，一定要找大屏幕坐前排看，后期的那段穿越奇观，真的很爽。,基于GLM-4.5时期 slime 框架训练与推理解耦”的设计，智谱的新基建进一步实现了生成与训练”的深度解耦，将GPU利用率推向极致。系统支持模型开展大规模的智能体（Agent）轨迹探索，大幅减缓了以往拖慢迭代速度的同步瓶颈，让RL后训练流程的效率实现了质的飞跃。,他们要绕过LLM既定范式，回归强化学习本源，构建一个不依赖人类既有知识、能自主探索新知的智能系统。,王朔同时指出，尽管系统准确度已较高，但鉴定结果偶尔仍会与专业机构结论存在细微差异。提升鉴定稳定性与泛化能力，是团队目前持续优化的重点方向。

“但距离真人演员的高阶表演还有明显差距，核心缺口在于情感传递的层次感、微表情的自然度等。”熊昺辉表示，真人演员能传递“隐忍的愤怒”“克制的喜悦” 这类复杂情绪，比如主角得知亲友存活时，既有激动又有担忧的混合状态，AI 目前只能生成单一情绪的表达。真人演员在表达情绪时，会有嘴角微颤、眼神闪烁、眉头轻蹙等细微动作，但 AI 生成的微表情要么过于夸张，比如哭泣时眼周肌肉过度收缩;要么过于平淡，比如悲伤时只有流泪，没有面部肌肉的细微紧绷。,徐兵对这些看得很开。他没什么接受不了的事。他不抱怨短剧抢市场，他自己也刷短视频，一刷刷三四个小时。“我不能因为我干长剧，就说它是个垃圾。那垃圾我为什么每天刷啊?”,看完之后得承认这个导演确实有一套。,对于投资者而言，关注点不应再局限于谁家的模型参数更高，而应看向谁家的机器人能更多地走进工厂、家庭和商业场所。对于产业而言，春晚的流量红利终会消退，留下的将是关于成本、可靠性和场景深耕的长期竞争。

在这个AI正在重塑一切的时代，徐兵的活法提供了一种耐人寻味的样本:不是对抗技术，也不是迎合技术，而是把技术当作工具，把创作当作自由，把自己当作尺度。随波而不逐流，悦己即是世界。,甚至，在宇宙飞船中居然还有不怕死只想靠技术把自己的死前的时间分割成无限从而达成永生的反派，好一个赛博降临派，自欺欺人给他玩通关了。

纠偏机制无法彻底根除系统内耗,除了类型随心所欲，徐兵创作时的方式也称得上不拘一格。剧作里一个人的名字起完之后，让他说第一句话，接下来会发生什么，徐兵自己也不知道。“我写第一集第一场的时候，不知道第二场发生什么，写第一集的时候也不知道第二集发生什么。”没有大纲，没有预设，不存剧本，作品播出后还不看反馈——也许正因如此，他的故事里总能看到那种天马行空又不失筋骨的自由。写剧本对他来说，从头到尾只是一件能让自己高兴的事。,安全研究的重心应当发生偏移。,这是行业里最通行的路数:平台或公司定一个题材，签合同，付一笔钱，编剧写大纲，然后等人来审核，审核通过，付下一笔钱。“但我十多年前就不这么干了，”徐兵说。,现实世界中的许多行动是不可逆的。AI代理在执行删除数据库、发送邮件或物理操作时，往往没有机会重新来过。