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核心的瓶颈首先在于精度问题。目前技术虽然在不断进步，但在打印精细结构或大尺寸零件时，依然难以达到高精度装配所需的公差要求及优秀的表面质量要求，这直接导致了打印件难以直接作为最终功能部件使用。
。关于这个话题，同城约会提供了深入分析
For reinforcement learning training pipelines where AI-generated code is evaluated in sandboxes across potentially untrusted workers, the threat model is both the code and the worker. You need isolation in both directions, which pushes toward microVMs or gVisor with defense-in-depth layering.，更多细节参见91视频
而对 Google 来说，本次与 Meta 合作是其底层算力商业化战略的重要进展。据此前报道，Google 正积极推动自研 TPU 成为英伟达主导的 GPU 市场之外的可行替代方案。，这一点在搜狗输入法2026中也有详细论述