Halliday G2 是一款搭载显示系统的 AI 眼镜，核心围绕全新的Meeting Flow体验打造。

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Layer 4：行为层Behavior Layer 数据：经济博弈实验数据（ultimatum game / public goods game / trust game）+ 真实交易记录 目标：行为经济学参数估计——loss aversion coefficient λ、hyperbolic temporal discounting rate δ、social norm sensitivity γ 技术本质：基于prospect theory的参数化个体建模。

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其将JoyAI的感知、理解、记忆和交互能力接进具体设备，同时处理家庭场景中的语音识别、意图理解、长期记忆和多设备协同。

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为实现实时智能体验，Halliday G2 引入双目光波导显示技术。

这种“计算换带宽”的实现，背后对应着TeleAI提出的信容律：通信资源与计算资源可以在一定条件下相互置换。

它为了一个很聚焦的测试目标，剑走偏锋。

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一百多年来，其中只有一半问题被完全解决。

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资料越多，信息噪声越大；内容越长，前后逻辑和结构越容易漂。

参考资料： https://x.com/elonmusk/status/2080165738464280725%20*%20 https://x.com/justinsunyt/status/2080116559352316409%20*%20 https://tokiwa.space/f/more-front-minute.pdf%20*%20 https://x.com/grok/status/2080407060139675735%20 https://x.com/DmitryRybin1/status/2079904005652893709 编辑：所罗门新智元报道 30年图论「悬案」，一夜崩塌。

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比如PHYSICLEAR只有482段触觉视频，而整个社区其实已经公开了超过40万段触觉视频、160万帧数据。

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不是没有人看清这点。

这也是具身智能领域第一个真正打通预训练到后训练完整范式的原生模型。

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孵化营依托祖泉研究院面向未来产业构建的成果转化机制与科创生态，聚焦AI+能源电力、AI+生物制药、AI+材料科学及AI4S科研智能体四大方向，遴选具有原创性、前沿性和产业潜力的“塔尖成果”。

但互联网视频模型的Attention结构已经在几十万到百万小时的猫狗视频上定型了，直接往具身基座模型里嵌，容易走向两个极端： 1、视频模型原有的幻觉跑进动作策略，导致操作不到位或判断混乱； 2、视觉理解、空间理解和动作永远无法同步。

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在虚拟世界里，机器人能够反复尝试不同任务组合，提前学习各种可能出现的情况。

某种程度上，这也让人想起了DeepSeek带起来的一条路线： 当模型能力越来越接近，真正拉开差距的，开始不只是模型本身，而是底层工程能力。

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他自述去年11月卸载了IDE，一个月没打开过，索性删了。

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韬（τ）定律以“时间缩微”替代“几何缩微”，通过逻辑折叠等创新技术，压缩芯片内的走线距离、互联时延，提高电信号传输效率，让芯片从2D平面进化为3D立体，从而开拓出一条有别于追求制程纳米节点的新路。

他形容那个过程「令人迷失方向，消耗大量能量，既不简单，也不总是有趣」。