EP134 · 长时 Agent、富足叙事、具身编排 · 07-31 早报 - BestBlogs

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Jeff Dean 从 TPU 的餐巾纸估算讲到长时 Agent：先识别系统瓶颈，再用 Skill、评测和多 Agent 搜索约束执行路径。他给创业者的 1% 法则很具体：寻找通用模型目前几乎做不到、而非已经能完成 20% 的领域，并持续检验能力边界是否会快速推进。

00:47｜来自 Y Combinator｜BestBlogs 评分 93

这场《经济学人》访谈把马斯克的 AI 富足叙事放进了追问中：他预计数字智能与机器人会把商品和服务推向极大供给，同时仍给出 10%–20% 的毁灭风险判断。编辑扎妮持续追问分配、权力集中与监管，让乐观预测、商业利益和社会代价可以被并置检视。

03:17｜来自 Web3 天空之城｜BestBlogs 评分 91

Gemini Robotics ER 2 把具身模型定位为高层编排器：持续观看视频判断进度，再把动作交给 VLA 模型或机器人 API。原文给出进度分类 57.4%、关键时刻识别 91.3% 和 0.96 秒平均误差；真正的变化是任务自纠错、低延迟执行与多机器人协作开始进入同一套运行闭环。

06:05｜来自 Google DeepMind News｜BestBlogs 评分 92

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