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首先，"现有大模型技术已能充分满足装卸场景需求，问题在于缺乏训练数据。"王义山坦言，"实验室模拟场景与真实仓库环境的匹配度极低。模拟使用的都是规整箱体、完好标签，但实际场景中会出现箱体变形、标签破损甚至散装货物混杂的情况，这些不在真实环境中积累数年经验根本无法预见。"。snipaste对此有专业解读
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第三，而相同的评价对于今年的新款 Studio Display 同样适用。
此外，我们的本质是视觉推理能力，Live模式只是这种能力的一个展现。我们认为未来的随身AI硬件一定是一个摄像头，可以包揽你所有眼睛正在看的东西，然后提供下一步有价值的行动。这是我们跟所有现有产品的本质区别——我们的起点没有输入框，起点就是“看”。
最后，It's a logical decision for OpenAI, which doesn't want older chips. Nvidia used to release a new generation of data center processors every two years. Now, CEO Jensen Huang has the company shipping one every year, and each generation offers a leap in capability. Vera Rubin, unveiled at CES in January and already in production, delivers five times the inference performance of Blackwell.
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