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AI训练离不开数据投喂，常见的大模型训练依赖文本、图片和视频，但想让AI理解立体的物理世界，仅靠平面数据远远不够。

跟通用大模型的单次问答不同，拟人智能体对话次数多，还要长期保留上下文记忆和人格设定，是token消耗大户。

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最开始判断标准设得太硬，好几个不错的项目都被它先一步pass掉了。

增程和插混天然绕开补能焦虑，对家庭用户吸引力更强，目前市场基本呈现“高端增程化、中低端插混化”的格局。