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1、V体育 本次论坛上，商汤给出了一个听起来有点反常识的答案：不造更强的卡，而是把比赛拆开，让不同的卡接力跑。

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2、伊姐周六热推：电视剧《逐玉》；电视剧《江湖夜雨十年灯》......

最讲究的是动作衔接。

3、明晨三点定好闹钟！法国对阵西班牙不容错过！

大脑系统在真实世界的考试 COSA 0.5 的 Demo 选了一个看似普通、实则极难的场景：做家务。

4、纵横F700预售36.49万起，这价格能打过长城炮？

一个没封顶的/goal撞上难题，token能烧得飞快。

5、别再穿大一码了！遮肉根本不是靠宽松

他搭官网、伪造创始人履历，写了一篇充满技术术语的论文、再把模型文件填充到3TB以上，让它看起来真的像万亿参数模型，然后传到了Hugging Face上。

AISI 测试中，DeepSeek V4-Pro 偶尔拒绝逆向工程类任务，但靠少量重试也能绕过。

从云端算力，到真实的物理考场，再到一家家跑起来的门店与酒店，大晓正在把「朋友圈」变成一条真正闭合的产业链路。

6、肾病进展风险降24%！FLOW试验证实：司美格鲁肽，正成为肾脏“新护盾”

」 如此看来，现在行业所感受到的「模型差、数据荒」，可能问题压根不在脑子上，而是身体的物理极限卡住了天花板。

就在前段时间，Boris还说自己不再写prompt了，只写loop。

7、7人离队，火箭实力不降反升？签4人+迎回双核，阵容深度获认可，夺冠有戏

年初先出手的是Anthropic。

标准化解题与原创科研探索的核心差异，正体现在这一点。

8、梅西18球登顶世界杯射手王 但真正可怕的人其实是姆巴佩

真机、实景、试炼，才是具身智能从秀台走向工位的必由之路。

KwaiKAT的解法是AutoBuilder，让模型自己当「环境工程师」： 分析仓库、生成配置、在隔离沙箱里验证测试是否被真正执行，不行就自动迭代修。

表面更是暗藏玄机。

9、打击编造传播涉汛等网络谣言 公安部公布20起典型案例

AI Agent不再是PPT上的愿景，而是真的开始拆任务、调工具、跑流程。

小象电动，这家从哈工大深圳研究院走出来的科技企业，历经8年蛰伏，终于将曾经只存在于论文里的轴向磁通电机，变成了15万台产能的自动化流水线，变成了机器人跃动的关节。

10、7.3世界杯淘汰赛：阿根廷vs佛得角

八大行星、11颗卫星，全部给出J2000历元的真实轨道根数——半长轴、偏心率、倾角、升交点经度、近心点参数、平近点角。

你以为它只是加了个搜索框，其实它在给自己装一套操作系统该有的骨架：能存、能管、能搜。

1、西班牙1比0十人阿根廷、世界杯夺冠！梅西无缘卫冕！

Claude Fable 5：直接生造了一个每步必定缩水的计数器。

2、文化观澜丨让新疆故事在舞台绽放繁花

25页苦心，换来高层的「已读不回」 为了阻止谷歌签下这份「卖身契」，特纳开始了长达数月的内部斡旋。

3、率队5场世界杯仅取2胜，葡萄牙主帅马丁内斯自宣离任

目前，华为、比亚迪、广汽、美团，以及中国兵器、中航、中车等集团，都已是其合作伙伴。湖人双向合同签约卡鲁马！夏联场均18.6分 被美媒评为最佳落选秀这一层用的是逐际动力自研的 LimX WBT 全身运动基础模型——基于千万参数级的 Transformer 策略，完全跑在机上。

4、最容易把人逼疯的关系结束方式，5个字

为了验证校准机制是否能够改善这一问题，作者以论文长期引用量作为客观参考指标，对比人工原始评分与LLM锚点校准后的排序结果。

5、不服英格兰！哈兰德公开炮轰裁判！直言世界杯判罚双标太离谱

专家征集 GDPS以「赛、展、会、融」四位一体展开——技能大赛是引擎， 200—300家本体企业同台竞技，L1→L2→L3三级跃升。

6、传奇大女主，落幕

AI不再「显灵」 开始打卡上班 过去几年，大模型公司带给大家的是一种近乎宗教性的想象。

蛋糕在变大，但能分蛋糕的人在变少。

说到底，对5.6，克制才是本事。

7、116分钟惨遭绝杀！阿根廷无缘卫冕，三点遗憾令人意难平！

这里汇聚了通用型、行业定制化的各类Agent，打通了智能体分发、复用、交易的通道。

对于正在把智能体塞进企业流程、科研自动化、代码流水线的所有人来说，安全风险的方向正在悄悄改变： 从「这个模型输出安全吗」，变成「这个拿到了权限的智能体，会不会背着我动手」。

8、英国公开赛第1轮出发时间：李昊桐20:09 麦克罗伊22:15

比如即将开幕的ICM2026的45分钟报告人，拉马努金奖、科尔数论奖和数学新视野奖得主唐云清；IAS冯·诺依曼研究员、玛丽亚姆·米尔扎哈尼新前沿奖得主张明嘉；本科期间发四大，曾获世界华人数学家联盟（ICCM）鲍剑文最佳论文奖的张盛桐；已发多篇数学四大的李泱…… 奥数的AlphaGO时刻 但今年的上海考场外，还站着一个没有参赛资格的选手——AI。

纳德拉实际上承认了一个非常关键的事实： 企业不能只拥有AI的使用权，企业必须拥有AI使用过程中形成的学习资产。

这也是为什么Karp能够比很多纯模型公司的CEO更早看到企业主权问题。

它不是某一个应用，而是内核、是驱动、是应用商店，是让上层无数软件得以运行的那层地基。