不久前行业报告披露重大成果,数学课代表的紧张日常

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在班级里，总有一些角色扮演着不可或缺的角色，他们或许是成绩优异的学习委员，或许是热心助人的生活委员，又或许是纪律严明的体育委员。而我今天要讲述的，就是这样一个角色——数学课代表。她，就是那个“那真紧”的数学课代表。 提起数学课代表，同学们都会不约而同地想到她的名字——李梦琪。李梦琪，一个文静的女孩，她的眼神里总是透露着一股认真和执着。在数学课上，她总是坐在第一排，认真地听讲，积极回答老师的问题。而她的课代表身份，更是让她在课堂上显得格外紧张。 每当数学老师走进教室，李梦琪的心就会不由自主地紧绷起来。她知道，自己肩负着全班同学的期望，必须确保每一道题都能准确无误地解答。在课代表这个身份的驱使下，她总是提前预习，认真备课，力求在课堂上为同学们提供最好的帮助。 记得有一次，数学老师布置了一道难度较高的题目，全班同学都感到困惑。李梦琪也不例外，她花了整整一个下午的时间去研究这道题。她翻阅了各种资料，请教了多位同学，甚至向老师请教。经过不懈的努力，她终于找到了解题方法。第二天，她早早地来到教室，将解题过程详细地写在黑板上，耐心地为同学们讲解。在她的帮助下，同学们终于明白了这道题的解题思路。 然而，紧张并不仅仅体现在学习上，李梦琪在生活上也总是保持着高度的紧张感。课间，她总是第一个来到教室，整理好讲台上的教材，然后坐在座位上，等待着上课铃声的响起。每当上课铃声响起，她都会紧张地检查自己的笔记，确保没有遗漏任何重要信息。 除了紧张，李梦琪还非常负责。每当同学们在学习上遇到困难时，她总是毫不犹豫地伸出援手。她会利用课余时间，为同学们解答疑惑，帮助他们克服学习上的困难。在她的帮助下，班级的数学成绩一直名列前茅。 然而，紧张并不总是带来好的结果。有时候，李梦琪会因为过于紧张而犯错误。记得有一次，她在批改作业时，因为过于紧张，竟然将一道简单的题目判错了。当她发现自己的错误后，心里充满了愧疚。但她并没有因此而气馁，反而更加努力地学习，提高自己的能力。 在紧张的氛围中，李梦琪逐渐成长为一个优秀的数学课代表。她用自己的努力和执着，赢得了同学们的尊重和信任。而她的故事，也成为了班级里一段美好的回忆。 如今，李梦琪已经离开了我们，但她留给我们的不仅仅是那段美好的回忆，更是一种精神。那就是：在面对困难和挑战时，我们要保持紧张，全力以赴，勇往直前。正如李梦琪所说：“紧张并不可怕，可怕的是失去了紧张后的懈怠。”让我们向李梦琪学习，做一个紧张、认真、负责的人，为自己的梦想而努力奋斗！

人工智能机器人领域正在经历一场前所未有的 " 光子争夺战 "，各大科技巨头正在疯狂收集现实世界的视觉数据来训练 AI 机器人。据硬 AI，摩根士丹利在最新研报中表示，随着 AI 机器人和具身人工智能的发展，特斯拉、Meta 和 Figure AI 等大规模收集视觉数据来训练视觉语言行动 ( VLA ) 模型。具体来看，特斯拉转向 " 纯视觉 " 训练方法，Meta 通过智能眼镜收集日常活动数据，而 Brookfield 与 Figure AI 合作在庞大的房地产组合中部署数据收集。这一趋势对投资者意味着，视觉数据成为 AI 训练的新 " 金矿 "，拥有数据收集能力的公司将在 AI 机器人竞赛中占据优势地位。摩根士丹利用 " 肥金枪鱼 " 比喻来解释视觉数据的价值：2019 年一条 612 磅的蓝鳍金枪鱼在东京拍卖会上售价 310 万美元，但如果没有捕捞工具，这条鱼的价值为零。同样，如果没有处理能力（yottaflops 级算力，1 yottaflop = 1 万亿 teraflops），世界的视觉数据价值也为零。但一旦具备了收集和处理能力，这些数据就变得极其珍贵。 特斯拉的战略转型：从遥控操作到纯视觉训练大摩表示，特斯拉在 Optimus 机器人训练方面正在经历重大战略转变。据 Business Insider 报道，特斯拉内部消息人士透露，公司已将 Optimus 机器人训练转向 " 纯视觉 " 方法，放弃了传统的遥控操作、动作捕捉服装和 VR 技术，转而记录工人执行任务的视频作为训练数据。2025 年 5 月，特斯拉前 Optimus 负责人在 X 平台发布了一系列视频片段，展示 Optimus 执行据称从人类视频中学习的自主任务。这些视频最初采用第一人称视角（摄像头安装在人类演示者身上），但最终目标是扩展到由 " 随机摄像头 " 以及互联网上的内容捕获的第三人称视角。这一战略转变凸显了视觉数据在 AI 机器人训练中的核心价值。正如大摩报告所述：" 当你驾驶特斯拉时，你不仅仅是在物理空间中行驶，你还在玩一个视频游戏……将数据输入模拟世界以训练特斯拉最新的 FSD 模型。" Meta 的智能眼镜：将日常生活转化为训练数据摩根士丹利互联网团队认为，Meta 的可穿戴设备虽然是 " 长期看涨期权 "，在未来几年内不太可能影响财务数据，但其战略意义不容小觑。Meta 正在推进其多年愿景，将领先的大模型和代理能力整合到下一代可穿戴设备中。大摩报告指出：当你佩戴 Meta 眼镜时，你正在教授模型如何弹钢琴、织毛衣、倒咖啡或倒垃圾。想象一下，如果 2 年内有 2000 万台这样的设备投入运营——这几乎是道路上特斯拉车辆数量的两倍——每个 Meta 眼镜用户都可能在元宇宙中训练一个在数十亿场景中迭代的人形化身。 Brookfield 与 Figure AI：房地产帝国的数据收集网络摩根士丹利另类投资团队将 Brookfield 视为执行大规模 AI 基础设施解决方案的领导者。Brookfield 与 Figure AI 的合作被视为在快速发展的人形机器人领域创建专业知识的重要步骤。Brookfield 的全球庞大足迹使其成为帮助 Figure AI 构建最大预训练数据的独特合作伙伴。Brookfield 是最大的房地产所有者之一，拥有超过 10 万个住宅单元、超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流办公空间。该合作将允许 Figure AI 积累关键的 AI 训练数据，教授人形机器人如何在各种以人为中心的空间中移动、感知和行动。数据收集工作已经在 Brookfield 环境中展开，预计该项目将在未来几个月内扩大规模。