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Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式

2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。

文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式，突出前者高效、低成本优势，还展示了PaperAgent技术栈及开发过程，体现AI云原生开发魅力。

本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。

2025 年年中大模型竞争进入下半场，Agent 成焦点。文章分析其 2B 与 2C 落地困境，介绍火山引擎新开发范式，如 TRAE、豆包大模型 1.6、PromptPilot 等，助企业解决 B 端落地难题。

台积电将CoPoS定位为CoWoS下一代接班人，计划取代CoWoS - L。它用面板尺寸基板替换硅中介层，突破现有技术限制。目前已启动试点线验证，预计2027年小规模生产，或成高端芯片封装主流。

台积电2025年第三季度财报亮点多，收入331亿美元、毛利率59.5%超指引。AI需求推动，先进制程产能满载。资本开支上调，下季度指引乐观。其技术领先，在AI半导体产业链地位稳固，将受益于AI Capex扩张。

文章讲述用Codex做跨境电商时，五条工作流跑通后业务仍会遇问题，而业务系统能让前后任务相连。其是持续经营机制，通过五步让本周之事影响下周做法，还结合案例说明如何操作。

本章探讨为何选Codex承载跨境电商工作方法。它将多种功能置于同一工作环境，适合跨境卖家沉淀业务资产。Codex不仅能写代码，还能围绕项目完成读材料、写产出、受控执行等任务。

文章为《用Codex做跨境电商》第四章，聚焦选品工作流，以Pilates环为例，要核对三个问题有无市场与供应链证据，决定后续行动。交付物为选品卡，强调区分参考Listing、候选产品设想和样品。

2025年8月OpenAI发布gpt - oss，作者受相关项目启发，用约1000行Java代码实现gpt - oss推理引擎并发布在亚马逊官方github。文章分享开发体会，介绍模型架构、Java实现、性能优化等内容。