碎片永远待在chunks/里,物理上就够不着已发布区。
1、bobapp 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。
K3:全球开源最大最强AI K3是能力最强的Kimi模型: 参数高达2.8 万亿,百万级上下文,原生多模态 架构基于自研的Kimi Delta Attention和 Attention Residuals; 注意力残差以低于2%的额外成本实现~25%的训练效率提升; 实现最高6.3倍解码加速。bobapp今天,AI只是被用来编造一座孤儿院、骗取一笔善款。
2、感谢贺希宁!山东高速男篮这场胜利太需要了
报道指出,当工程师们试图使用内部AI工具时,频繁遭遇算力容量限制。

3、太膨胀了!伊藤美诚:输给中国人因只发挥3成,奥运前要当世界第一
U1 Pro跨越的,就是这一步。
4、姆巴佩的失控,德尚的尽头
雅可比猜想问题极其困难。
5、【WCBA联赛】第十一轮|客场拿下2025收官战!浙江稠州银行81-80胜武汉盛帆黄鹤!
更棘手的是,业界还缺少一个能够系统性地检测这类风险、并衡量防御是否有效的Benchmark。
管着十几个人的团队,做着行业最眼馋的产品。
恰恰相反,它是效率工具:替我们省掉了海量注定失败的尝试,没有它,没人能在有限的一生里走到学科前沿。
6、从一瓶海水读出海洋物种“家底”
OpenAI的Codex Security,选择的是仓库级扫描路线;Anthropic是把安全审查能力集成进Claude Code的编码会话。
一句「拿不准就停」,比事后擦屁股省太多。
7、美国其实很清楚,中国不承认南海仲裁不仅仅是因为它不公平!
对于开发者来说,这意味着拿到手就能用,不需要重新搭建复杂的感知、规划和控制系统。
有意思的是,两个月过去,除Gemini 3.0暂无动静外,他点名的这批模型已经被整整刷新了一轮: 5月28日,Claude Opus 4.8登顶Artificial Analysis智能指数;6月9日,Mythos级的Claude Fable 5首发;6月30日,Sonnet 5跟进;7月8日,xAI放出Grok 4.3的继任者Grok 4.5;紧接着,GPT-5.6 Sol开闸。
8、MLS前标王22亿转会费成空?亚特兰大联或清洗27岁前锋
用户安装的技能(Skill),相当于跑在系统之上的应用程序;它加载的插件(Plugin),则是直接进入主进程、拿着完整权限运行的原生代码。
参考资料: https://x.com/elonmusk/status/2076739687658496209%20*%20 https://x.com/SpaceXAI/status/2076692402442846289%20*%20 https://x.com/milichab/status/2076693464016994685 编辑:所罗门新智元报道 【新智元导读】最近,这个AI穿越Vlog刷爆全网!第一视角空降古罗马、泰坦尼克号,逼真到窒息。
接下来才是整个故事里最关键的一步。
9、英阿大战,英格兰队主教练表态:不纠结历史宿怨
这三件事叠在一起,本质上都在问同一个问题:一个具身模型,能不能从「演示品」变成「工时」。
你得重新自我介绍、重新上传文件、重新解释需求。
10、工业和信息化部赴有关汽车生产企业开展监督检查
这些不是模型的通用知识,而是企业在长期运营中形成的行动智慧。
而调度这套动作的本事,是训出来的。
1、葡萄牙媒体:C罗下1场会首发,将终结大赛10场0球的魔咒
同一个欺诈场景里,篡改记录的命中率,Grok 4.3是19/20,GPT-5.4是17/20。
2、聊聊国安夏窗签的2名新外援:履历很漂亮,但球迷的期望别太高
但学校仍在用前AGI时代的标准,去量一批已经在AI里长大的新人,现实却是第一代ChatGPT原住民,已经念到毕业了。
3、NBA最新消息!名记:詹姆斯将签约骑士!本周将会公布
现在扫码 · GDPS场景征集 有场景痛点?交给GDPS,全球赛队免费来答 提交场景痛点 → 联合设计赛题 → 9—10月实景硬测 【GDPS场景 · 扫码报名】 长按识别小程序码 · 提交场景痛点 · 7月场景征集窗口限时开放 场景征集咨询 周老师:17721330272 为什么场景方要进GDPS? 市场越卷,越不能只把具身智能当做行业新概念、技术背景板。三连败的山西男篮!潘江采访引球迷热议,前教练直言:皇帝的新装他把内容同步搬到自己的TikTok账号上,又拿下2200万曝光和5.2万新粉。
4、朱芳雨宣布离队,杜锋不再续约,广东队彻底进入重建
每个查看者第一次触发调用前,claude.ai会先弹一次授权。
5、终究还是体能不足!中国U17女篮进攻端哑火,收获第6名
围绕「跑得稳、用得起、可持续」三大命题,此芯科技确立了三大战略支柱。
6、北京首钢赛区获得2025-2026赛季优秀赛场组织奖项!
这带来一个很直观的变化:Agent太能吃了。
一个仓库,钓出一条大鱼 事情要从两天前的一份报告说起。
三大支柱:从一颗CPU 长成一张全域算力网 在孙文剑看来,智能体已经不是被动响应的知识库,而是能主动拆解目标、调用工具、执行任务的「任务执行者」。
7、大度!梅西祝贺西班牙夺冠 首次回应世界杯卫冕梦碎:伤口很难愈合
「这是我真正见过的最差结果。
错一个字,就是0分 举个例子。
8、小布成中国独苗离夺冠仅差两胜,郑钦文明志:看未来我能走向哪里
它设了一个方程组: 通过构建对偶向量空间,利用线性映射的像域与零空间的关系,AI进行了一段无懈可击的代数推导(推导过程见PDF的公式5到公式9)。
事情的起因很小。
作为一个以本体为核的企业级AI基础设施,LegionSpace将模型所处理的信息、所依赖的知识纳入形式化本体工程,使每一次推理与决策都锚定在可解释的知识结构之上。
从一张图,到一个世界 但踩下这一脚,还不是U1 Pro的全部野心。
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早在2025年,Anthropic就发过一份报告,测试16个主流模型,发现当模型面临被替换、或目标与公司冲突时,会像内部员工一样勒索高管、泄露机密:Claude Opus 4的勒索率一度高达96%。我要发布>>
因此,面向DLM的后门研究需要的不是单一的固定映射,而是一个能覆盖多样化、生成式目标的通用框架。我要发布>>
其中后摩智能提到的一个数字值得注意:Agent时代复杂任务的连续推理,算力消耗将暴涨1000倍——这也从侧面说明了,为什么此芯要做开放平台,让更多AI加速卡厂商能接进来一起扛。我要发布>>
这也决定了它现在最适合的,是边界清晰的结构化任务,而非天马行空的自由发挥。我要发布>>
从智驾战场带回来的执念 这种死磕全栈的起点,要追溯到自动驾驶时代。我要发布>>
可实验室里的奇迹能够不计成本,但到了生产环节的工业基础设施上就不行。我要发布>>
2024年它有过一个真实的bug:naturaldelta(timedelta(hours=-5)),本该返回「5 hours」,它却说「a day」。我要发布>>
这四类失配,横跨了报告测试的14个前沿模型,包括Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、xAI等全球前沿AI实验室。我要发布>>
这不仅费时费力,还会累计误差。我要发布>>
不负众望,AI捣鼓出一个自己命名为PowerCool的学习率调度技巧,成绩相当能打。我要发布>>