商汤这次最让人意外的地方在于：国产芯片参与的混推集群，已经实现了可盈利。

1、V体育 特纳成功约到了Jeff Dean共进午餐。

现有的智能体安全评测存在两个惯常的盲区。V体育这种转变的意义不仅在于效率提升——它使本体的构建具备了前所未有的可扩展性和领域覆盖度，使得原本只有少数关键领域才能享有本体支持的局面，开始向更多垂直场景和快速变化的知识领域开放。

2、中国男篮最新集训名单出炉！赵睿周琦继续无缘，高诗岩领衔榜单，两小将最新入选，男篮亚洲排名更新出炉

相机轨迹告诉系统当前是探索还是回访；局部动态告诉系统时间上下文该长还是短；历史可靠性决定空间记忆能否参与生成；去噪稳定性决定哪些计算可以复用。

3、晒 317 万年终奖遭辞退！腾讯高管泄密敲响大厂信息安全警钟

真正的科学智能，并非简单的文献阅读、数据计算，而是能够对接真实物理世界的反馈、沉淀可复用、可迭代的科研资产，这也是 AGI4S 领域需要长期探索的核心目标。

4、雷诺汽车旧厂址变新地标，普奖得主RCR设计！

所以商汤在这次WAIC上同步发布了「银河计划」——联合近20家生态伙伴，从寒武纪、沐曦、华为昇腾、摩尔线程等国产芯片厂商，到硅基流动、基流科技、中科加禾等基础设施服务商，把上下游拢到一起搞共建。

5、高原上的钢铁守护者

模型可以升级，也可以替换。

Flexion 的公开 Demo 跑在第三方硬件宇树 G1 上，任务以户外拾取、搬运包裹为主，时长和复杂度与逐际动力和 Figure 的家庭长程任务有一些差距，全身运控的稳定性和精度也受限于第三方硬件。

更致命的是，莫宗坚没有给张益唐写推荐信。

6、再斗天津津门虎，不愿调整的卡内达，恐难获信任

「20倍产能」背后，是否带来薪水的狂飙？ Andreessen称，顶级AI相关程序员的年收入已经达到5000万美元。

传统模式下，大部分精力都陷在写爬虫、调API、清洗异构JSON的「工程泥潭」里，真正用于推导致病机制的时间被严重挤压。

7、“再炫耀，你女儿房子、工作都没了！”家长晒国企福利，反被打脸

而这背后，是张益唐被偷走的七年。

K2系列已采用Modified MIT许可开源权重，K3预计延续这一路径。

8、PJ塔克如何二进宫杀回NBA，你知道这五年我经历了什么？

更能得分，还更便宜——这正是「每块钱买到多少活」想证明的东西。

灵犀离替代成熟的真人助理还有距离，田然自己也坦诚，上下文工程需要持续深挖。

Token「前店后厂」：从「发电」到「用电」的全链路革命 清程极智是目前行业首家完整落地「全链路」的厂商。

9、毁掉王治郅、逼姚明退役，他凭一己之力令中国篮球倒退了20年？_网易订阅

传统教育中，真正要做到因材施教，对一个要面对几十号人的老师来说，几乎是奢望。

过去一百年，人类传递历史的方式，是文字、图片、影像。

10、女子就餐被“黄总”邀约后续：报警没用，原因曝光，当事人透更多

认知神经科学有一个影响深远的框架，叫互补学习系统。

甚至在极端情况下，该机构有权协调全球实验室共同放缓研发速度。

1、向西核聚 青羊万象！2026青羊航空新城价值推介大会即将启幕

清华大学计算机副研究员苏航，聚焦可恢复性——真正的智能不是不犯错，是知道怎么改回来。

2、Chanel新包大改风向

答题拼的是显存带宽——你得一个字一个字地往外挤，快不了但不能卡。

3、上海主城“真岛居”全面对比：四面环水的私密性，谁更突出？

Figure 的 System 1 / System 2 和 Skild AI 的通用基础模型，底层逻辑都是「模型即大脑」。以笔为刃，激浊扬清！北京网络辟谣优秀作品征集活动已开启，诚邀您用文字还原真相Light Interaction 这篇工作的核心观察是：交互状态决定了哪些历史信息真正有用，也决定了哪些计算可以被安全省掉。

4、再接再厉！郑钦文创造历史，2-0胜斯瓦泰克，杀入女单决赛！

当算力不再稀缺，真正稀缺的，是把算力、模型和业务组织成一条高效产线的能力。

5、一路一景绘夏都｜近30公顷园林彩化装点冰城夏日

其实，这个想法早有前身。

6、韩红的“走个面儿”，讨人嫌！

解法是，先给磁盘分了三个抽屉。

说到底，它代表的是模型肯在一个任务上花多少心思。

四者彼此咬合，才能构成一个「越跑越强」的体系——而这，恰恰是单点突破玩家很难复制的。

7、西班牙对阵比利时前瞻：双方教练赛前表态

而这一次，变了。

不同于常规产品发布，本次沙龙聚焦机器人如何跨越从技术演示到真实交付的产业门槛。

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实测结果非常硬核。

一个令人惊叹的富足新时代，正在敲门。

让页面真正活起来的 是MCP 模型上下文协议（MCP）是Anthropic推的一套开放协议，专门解决一件事：AI怎么连上现实世界里的软件。

从这个意义上说，AtomWorld 也提示了一个新的方向：除了追求参数规模和文本数据规模，AI for Science 还需要关注「Action Scaling」。