这种「既要又要」的决策模式，导致资源的分散和决策的迟缓。

1、bobapp 但他也提到：「长期来说，我们肯定会考虑去造更加可靠的硬件，但是可能这是一个时间的问题。

这算AGI吗？ 有网友表示，「对99%的人来说，这已经是AGI了」。bobapp综合性能直逼Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol。

2、河北教师吴立峰去世，年仅36岁，原因公开：倒在课堂上，毫无征兆

在这个意义上，Fithian教授那句后背发凉的「心塞」，绝不仅是他个人的智力失落，而是一代科研人在时代拐点上的集体情绪切片。

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所有的智能，最终都要从这样一层地基上长出来。

4、新疆支持生物医药全产业链发展

更能说明问题的，是加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的一项分析。

5、刚刚，逐际动力放出一段Demo，Figure：睡不着啊

第一件是成本。

每一个模型、每一个Agent、每一台机器人，都在自己的小世界里从零攒记忆，无法继承。

AI洪流之下，科学将以无法预测的方式爆发。

6、宗馥莉赌上了自己的名字

怎么办？ 就在今天，商汤在总部举办以「算创·无限」为主题的Agentic时代AI基础设施创新发展论坛。

参考资料： https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber https://github.com/mas-bandwidth/patreon/blob/main/BUGS.md https://www.patreon.com/MasBandwidth/posts/important-news-164199395 编辑：马可新智元报道 【新智元导读】VLA模型已经会做任务，但真实机器人还是慢！PolicyTrim是一种优化VLA机器人执行效率的方法，无需重新训练。

7、5年8150万！继威金斯后，又一个超值合同诞生了

孙文剑把它称作此芯一以贯之的策略：开放底层软件，开放上层操作系统，开放适配好的大模型。

无问芯穹今天发布了一项与基础设施自我优化和进化直接相关的「前店」解决方案：基础设施智能体蜂群。

8、当下年轻人爱搞的“抽象”，原来老祖宗早玩过

他们只关心三件事：Token够不够快，够不够便宜，服务稳不稳。

市场增长为灵巧手和核心执行器带来发展空间，但企业能否形成长期价值，最终取决于底层核心技术、标准化产品、真实场景验证和可复制交付能力。

结果显示BadDLM可成功迁移到不同触发器类型，ASR普遍保持在86%–94%区间，效用稳定。

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或者，试试它是否可以精准按下不同次数的按钮？ 图中的机械臂，全部做到了！ 看似简单的能力，其实难倒了业界不少机器人。

带宽这一关，它靠一次技术迁移解决。

10、墨西卡利的百年中国印记

他的问题很实在：如果这样的窗口只有一次，该怎么趁现在，把Codex和Claude Code用到值回票价？ 而这条赛道上，Anthropic的Claude Code同期的动作不断，面向金融、工程的企业智能体早已落地。

毕竟这个物理世界从一开始就是为人类量身定制的。

1、英媒给西方算了笔账：如果想彻底摆脱中国,至少要准备烧掉160万亿

GDPS要做的，正是把这些真实场景需求翻译成可测、可比、可复制的赛题，在大赛中完成实景测试验证，让央企、国企、民企、外企开放特定场景，获得更优解法、更快路径和更稳方案。

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而就在发布的同一天，谷歌还顺手扔下了一枚更大的雷—— 谷歌DeepMind「史上最激进的一次预训练已经开始」，目标是下一代模型Gemini 4。

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据官方的Agent SDK文档，这套机制的内核也十分简单： Claude评估你的提示词，调用工具去动手，拿回结果，然后重复，直到某一轮它不再调用任何工具，循环才结束。女单16强出炉：国乒五朵金花晋级！日本队6人晋级比国乒更多SignalPilot Labs 的独立评估也称，它为这六道题生成了完整解答。

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钛动科技创始人兼 CEO 李述昊（左二）、 OpenAI 全球广告负责人 David Dugan （左三） 今年 6 月在戛纳会面 在李述昊的框架里，A2A 网络由两个 A 构成： 第一个 A 是 B 端智能体，把商品信息结构化、智能体化，让机器能理解； 第二个 A 是 C 端智能体，帮消费者做购物决策。

5、开拓者7人上双力克掘金 杨瀚森13+5+3+4帽填满数据栏

正因为模型不仅能生成，还看得懂自己生成出来的东西，它才能不停地反思。

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再说「手」。

业界习惯「对的留下、错的扔掉」，KwaiKAT偏要在失败里淘金—— 很多失败其实只差临门一脚，方向对、定位准，就缺一个关键判断。

首轮测试已出 如今，DeepSeek V4（GA）首轮测试demo，已经开始外流。

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而Danny Zhang抛出的那句理念，才是AGX真正的野心所在： 此芯科技的愿景是构建一个开放的算力底座。

整个过程，提示词只有约180个单词，大约消耗了40万token，费用约为5美元（Claude估算）。

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据CNBC报道，这是谷歌「有史以来规模最大的预训练项目」。

不得不说，AI会做题，和AI能救场，中间隔着一整个真实项目。

面对海量乳腺癌相关变异，尤其是棘手的VUS，研究者得频繁在GWAS群体遗传信号和UniProt蛋白质空间结构之间做跨组学比对。

删除了禁止武器的红线，然后对着公众说「原则没变」，Hassabis的所作所为，令人唏嘘。