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Meta CTO Andrew Bosworth 复盘 Llama 4 掉队真相：Llama 3 透支了 Llama 4 的全部技术储备，Reasoning 和 MoE 同时落后。强制数千名工程师标数据被控"集中营苦役"。单体大模型时代终结，分层调度是下半场。
Grok 4.5 把 Opus 级模型打到 $2/$6，但真正的故事是 token 油耗：同样任务只烧四分之一的 token。
SpaceXAI 与 Cursor 联合发布 Grok 4.5，Artificial Analysis 实测单任务成本仅 $0.49，token 效率 4.2 倍于 Claude Opus 4.8。AI 编程的竞争维度，从「谁更聪明」换成「谁更便宜 + 够聪明」。
Bosworth 在 Big Technology Podcast 首次复盘 Llama 4 掉队：Llama 3 透支下一代研究，143 亿抢 Alexandr Wang、追踪员工键盘轨迹——Meta 的研发管线到底断在哪里？
独立学术联盟 RoboDojo 发布具身智能统一评测：真机成功率最高 12.8%、人类 100%，开放语义任务集体塌方到 1.67%。demo 视频时代结束。
ByteByteGo 7-08 最新文章把 Agent 拆成 perceive-reason-act-observe 四步循环，本文翻译成中文工程视角：把控制权交给模型之前你要想清楚的 3 笔账（compounding error、harness 成本、什么时候用 Workflow 替代）。
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