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4、商汤 Seko AI 再进化：发布生产链路 Seko Space，加速漫短剧工业化布局,他们的核心目标，是摆脱“管道化”命运，盘活算力资产，抢占AI基础设施话语权，在Token经济时代实现从“流量运营商”到“算力运营商”的转身。,这个起点很重要，因为它意味着 Runna 最早的参照对象，不是“一个真实在场的教练”，而是真人跑步教练里可以远程交付的一部分能力，围绕用户目标制定训练计划，并根据用户的时间表和执行情况不断调整。,在卖Token这件事上，三大运营商平台，开始正面与云厂商和大模型厂商们交锋。,AI 的上半场，是让机器理解人类语言;AI 的下半场，是让机器理解物理世界。谁能把这两件事连接起来，谁就有机会站在下一轮智能经济的入口。

物理 AI 不是短跑，而是一场长跑。它不会只属于某一家机器人企业，也不会只靠某一个大模型完成。它需要数据公司、模型公司、机器人公司、制造企业和场景方共同协同。,第二是泛化能力不足。很多机器人在演示环境里表现很好，但换一个物体、换一个光照、换一个场景，效果就会下降。真正的物理 AI，必须从“单场景可用”走向“多场景泛化”。

也正因如此，当我们看到一款名叫 Runna 的跑步训练 App 在短短4年时间内做到500万美元月内购收入，并在去年被全球最大健身社区 Strava 收购时，会格外感兴趣。同样是把“运动教练经验做成产品”，多数项目停留在了 Demo 阶段，为什么是 Runna 率先跑了出来?,Fitbod用户评论|图源:Reddit

相比较来说，大模型厂商对外卖Token的核心逻辑是模型绑定，即我的模型最强，开发者自然会来找我。,🧠 通过问答对训练提升多模态模型长文档处理效率,但再往下聊，问题也就一个一个冒出来了。AI 滑雪教学的主流思路是靠视频识别动作，但如何获取高质量的视频就是一大问题。用户自己录，拍摄角度和镜头畸变都会影响判断;他人跟拍的成本又太高。到了识别阶段，厚重的雪服、头盔和护具又会把人体的关节点位遮得七七八八。更要命的是，滑雪还是一个典型的季节性运动，一年只能做几个月的生意。,字节跳动与港科大联合发布的MMProLong模型，在多模态大语言模型的长文档训练中取得了突破性进展。该研究通过优化训练数据结构，显著提升了模型在长上下文中的定位能力，并在多个基准测试中超越了更大的开源模型。