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第三，具体例证：编程智能体生成代码段，需要在真实测试环境运行查看结果。此时，推理端等待执行反馈，训练端等待完整轨迹数据。整条流水线的GPU利用率远低于经典推理RL预期。加之工具响应延迟、环境状态不完全可见、每次交互改变环境状态，这些低效会成倍放大。结果就是：尚未达到目标能力水平，实验进度已缓慢到令人崩溃。
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最后，对于浸染过传统影视工业体系的人来说，这是一种极具视觉冲击力的震撼。你只需要输入几段简单的提示词，大模型就能在几分钟内吐出具备极强物理规律一致性、电影级运镜甚至高逼真人物微表情的视频画面。
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