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⚡ 本地运行速度成为关键挑战,8、OpenAI斥巨资在新加坡建实验室,开启首个海外AI大本营
🧠 通过因果世界建模,机器人能够预测环境变化并生成下一步动作指令。,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?,🚀 支持百万 token 上下文,优化多步任务执行能力。,外观为全金属一体化机身搭配CNC精雕圆角,厚6.29mm,重约525g,提供超常发灰、森林绿、耀眼粉三款配色。
🚀 MMProLong在长文本稳定性上表现优异,超越更大模型,如今看来,当时的服务和交付都有点粗糙,比如,PDF 很不灵活,如果用户因为长途出差等突发情况需要更改跑步计划,或者是觉得原计划中的配速过快难以适应,都需要亲自发邮件联系客服,由 Dom 手动生成新计划后再返回用户。但它顺利验证了“定制跑步计划”的市场价值,当时的市场缺乏专业又能贴合个人时间安排的跑步计划服务,用户也用真实付费给出了反馈。,类似的思路的产品在小红书上能找到不少,AI 网球教练、AI 羽毛球教练,甚至更多细分运动项目都有人尝试,Vibe Coding 的时代人人可以在几天之内手搓产品原型并进行市场测试,但多数产品距离 PMF 依旧遥远。
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。,天娱数科在物理AI领域的目标是:让机器真正懂世界,让 AI 真正能行动。“这句话背后是长期工程”,吴邦毅分析说,机器要懂世界,需要高质量数据;机器要会行动,需要行为模型;机器要进入产业,需要统一接口和场景验证;机器要规模化应用,需要安全、标准和生态。