李述昊把钛极和通用模型的关系类比为开发者和操作系统：「基模越好，我们越好。

1、V体育 数据显示，ABot-M0.5在RoboCasa-365复杂任务测试中大幅领先前代SOTA达20.4%。

以洗衣为例，机器人靠时空记忆和思维链把任务拆成十几步，自主规划取衣、放衣、启动、整理，还能实时核验每一步结果，异常时精准定位到哪一步失败并重启。V体育多出来的用量，正是从这里冒出来的。

2、克洛普挂帅，受任于败军之际，德意志战车重启新征程

权限越大 AI越像一个「内部员工」 这份报告背后，是AI安全的一次重心转移。

3、​拉克鲁瓦一心向蓝桥，阿森纳截胡传闻不实

Frozen v2是折中版：不烧权重，只固化架构。

4、18场3球4助！比利时中场大师世界杯之旅落幕 8年前没夺冠太可惜

也就是说，Andreessen用来定义「AGI已经到来」的那批模型，两个月后已经是上一代了。

5、足坛史诗纪录诞生！2026世界杯四强被世界前四包揽，黑马彻底绝迹

GDPS要解决的，是企业最关心的问题：哪些高重复性环节可以交给机器人，把成本降下来？哪些危化高温有毒有害场景，可以先用机器人进行工作替代？ 哪些高价值场景能够充分提高用户服务体验感？能不能多产出、少停产？ 想搞明白这些，就把你的真实场景需求交给GDPS——全球赛队带着方案来答，完成实景验证。

这套构建方式的价值，在于能够暴露传统分类根本看不见的攻击。

但如果你把它拆开看，会发现这场挑战，精确地踩在了具身智能最难的三根钉子上。

6、GTA 5移植Switch帧率最高仅22帧，GTA 6上Switch 2的希望还会大吗？

值得一提的是，Axiom Math的创始人洪乐彤年仅25岁。

AI编程，以前拼的是提示词技巧，现在拼的是谁会搭系统：谁能设计出一个自己会验证、自己知道该停的循环。

7、恺英网络旗下《原始传奇2》顺利取得版号

表面上，两人的意见高度一致，真正不同的是，他们对同一句评语对应着不同的评分尺度。

高精度3D视觉加上透明物体成像算法，让机器人在复杂光线、杂乱料框、狭窄货架中精准识别物体的位置、形状和材质。

8、廉价舞厅里，老年人的爱与欲

而这正是佟博士提出企业认知系统的原因。

这体现了行业的整体趋势：安全检查必须尽量回到代码诞生的那一刻。

文件夹中可以放如下内容：一页纸的业务和优先事项概要、常干活儿的操作规程、在办项目的关键信息、常引用的战略文档，再加一份决策日志。

9、华西证券换将：59岁杨炯洋卸任总经理，黄明接棒

他花了几十美金买了个域名，搭建了一个极具硅谷审美的官网。

下一步是智能体自己带智能体：一个智能体下面挂10到20个子智能体，再往下，再挂一层。

10、桂林七星区市监局通报“一米粉店吃出烟头，环境卫生恶劣”：责令商家停业整顿，并对涉嫌违法行为已立案查处_网易订阅

目前，一部分人已提前拿到了DeepSeek V4（GA）灰度测试的权限。

也许，AGI的到来本就是悄悄发生的，没有官宣的那一刻。

1、山姆年货清单来了！健康又体面，照着买不踩雷

写提示词的时代不会一夜消失，但它的光环正移向循环。

2、撤回无理要求！菲怒批中国巴丹主权分析，台当局跳脚反遭岛内痛批

你今天打开Claude看到的样子，很大程度上是那次定下来的。

3、真不是谁都能借东风上桌的。

https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/25-039_05fbec84-1f23-459b-8410-e3cd7ab6c88a.pdf 但「Record a Skill」推动的方向很明确：工作的护城河，从「会做」迁移到了「会做别人做不了的事」。每次晕车想吐，可能是你的大脑在启动“中毒应急预案”面对这一问题，商汤的解法是用32×32的大patch（普通生图模型是16×16）来覆盖住更大的画面，从而把token量直接砍到四分之一。

4、个人官宣？维尼修斯个人社交媒体已清空皇马内容，头像也改成全黑

传统工业机器人搞得定重复、标准、大力气的活，但一碰到「每次都不太一样」的精细活就束手无策。

5、职业生涯只进1球，意大利国家队的边缘人，生不逢时还是功能单一

因为一个亲手宣布旧规矩死亡的人，接下来要做的事只剩一件——去立新的。

6、卡塞米罗选择与梅西合作，称这是他最后的梦想

你有没有想过，如果能回到历史上某个时刻，你最想去哪里？ 真正站在那里，听到那个声音，感受到那种恐惧或者震撼，从皮肤钻进心脏。

通用大模型的底层逻辑，是基于统计的「概率」。

那只拥有37个自由度的灵巧手KAI Hand，也在被厚木板猛砸。

7、伊姐周日热推：电视剧《蜜语纪》；综艺《我家那小子2026》......

评论区里很多人说，自己看哭了。

为什么灵犀敢说自己是「真助理」 2026年了，Agent已经不新鲜了。

8、F1匈牙利站一练：勒克莱尔第一，维斯塔潘、汉密尔顿二三

这已经不是一场行业展会，而是真正的国家级AI盛会。

最有画面感的，是Claire Vo的桥段。

大型迁移特别适合喂给AI，原因很朴素—— 活儿天然是并行的，几千个文件能同时开工； 旧代码本身就是最好的规范； 测试套件是现成的裁判； 编译或测试一失败，下一个待办自己就冒出来。

效果立竿见影。