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首先，同时面对「外部用阿里云算力流畅，内部团队反而在算力、招聘名额上捉襟见肘」这一问题，周靖人表示，团队处于「资源紧张状态」，内外差异有很多历史原因，未来正在做整体规划，但没有进一步展开说明。
其次，The AI boom is "leading to the largest infrastructure buildout in human history," said Josh Payne, CEO and founder of UK-based Nscale, echoing past comments from Jensen Huang, CEO at Nvidia, which invested in the round. "We are building this foundation that the market sits on, the engine of superintelligence."。关于这个话题，新收录的资料提供了深入分析
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第三，但这其实是一道极度脆弱的防线。如果「不完美」和「随机性」是人类最后的堡垒，那 AI 只需要在代码里加一行「随机生成瑕疵（比如添加 5% 的笨拙感）」的指令，就能瞬间攻破它。现在的 AI 完全可以伪装出一个错别字、一个不合时宜的喷嚏，甚至是一次假装的结巴。把人类的独特性建立在「机器不会犯错」上，是非常天真且危险的。
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最后，首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
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