HMS-base（不带自进化控制器）的准确率是92.4%，加上自进化控制器后达到92.8%。

1、bobapp 而ChatGPT要接管的，是一片过去从没被专门打理过的地带：你和AI这几年共同生产出来的东西。

她的逻辑冷得可怕，「这场变革不是设计圈自己发起的，是工程侧倒逼的」。bobapp昨天，月之暗面掷下了一枚震撼弹—Kimi K3正式发布。

2、团结板块这么多项目，凭什么它敢说前所未见？

轴向磁通电机，正在从一种颠覆性技术，演变为支撑现代工业体系的基础设施。

3、谁在拖垮美军？伊朗还没使劲，美国弹药库先扛不住了

有人点评道：「这根本不像任何正常训练出来的模型。

4、太强了！贝林创新纪录：6场6球极限救主！梅开二度，导演神奇逆转

她去过的那些地方 从今年3月开始，Chloe密集输出了超过多个时空漫游Vlog。

5、暴露罕见的BUG，石洵瑶美国大满贯3-2险胜萨马拉，解题能力堪忧

Bloom一句话回应为此定性：戏剧性的误导。

这种「既要又要」的决策模式，导致资源的分散和决策的迟缓。

Anthropic教育负责人Drew Bent举了个例子：让它讲「怎么构造线性函数」，它会先把对应的课标拽出来，标好学生在这一块最容易犯的那些错，再围着这些错去搭这节课。

6、特斯拉自研AI5芯片完成三星2nm产线流片 即将正式量产

而上图演示中这种原生上下文的能力，当前主流基于单帧反应式的VLA是做不到的。

全美老师，就要迎来这样一个免费的AI助教了。

7、致敬旗舰传奇 阿斯顿·马丁Vanquish25周年限量版发布

同一堂课按学生水平自动分层（图源：Anthropic官方） 第三块，数据分析。

从「看到」到「看懂后果」，这一步之差，恰恰是物理AI从表演走向生产力的分水岭。

8、泡沫猎手：马斯克的三次完美逃顶

准确率、Token消耗、响应速度，三项核心指标全面领先。

π0.5落地的成本，高得不可思议：要让机器人走进1000万个家庭，难道得先派1000万个工程师住进去，手把手教它认马克杯？ 显然，这根本无法落地。

而是从某一天开始，它在真实世界里持续地、稳定地、无人喝彩地创造价值。

9、图片报：有英超中游球队有意博埃，拜仁坚持要价1500万欧

参考资料： https://x.com/eknight/status/2075643450196971805 https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20 编辑：Aeneas新智元报道 这个月刚过半，AI圈就已经卷出天际了！ Fable 5、GPT-5.6全量开放，Grok 4.5逼平Opus级，Meta下一代Muse Spark重返赛场。

「将来的各种边缘计算产品都需要用到能源和算力。

10、MIZUNO x DarkRunners 第二季联名登场

从这个视角来看，小象电动做的不仅是一个零部件，而是一项推动边缘计算和能源产业发展「绿色底座」。

一家全球最大的云计算公司，居然要向一家火箭公司租算力——光是这个画面，就足以说明AI军备竞赛已经疯狂到什么地步。

1、真别这么跑了！4个错误动作，让你越跑越累

文献数据、实验数据的抽取和沉淀 这也造就了科研领域低效内卷的现状： AI 持续拟合公开的成功科研数据，却难以触达科研场景中占比超 90% 的试错数据； 前人验证过的无效方案、踩过的技术误区，后续研究仍会重复尝试； 已被证伪的科研路径，模型依旧会反复推演。

2、董勇说：“我特别希望有哪个单位要我，能有退休工资和劳保。单位的工资足够我吃喝，让我生活状态稳定...”

展馆、园区、厂区的很多角落存在信号盲区。

3、4年8100万！西决狂轰18个3分！从落选秀到冠军3D拼图，湖人后悔啊

Claude Science虽然图表动效做得不错，但关键矩阵和本征值全都没给，甚至在假设上把全局和局域去极化混为一谈，逻辑底层直接打架。2026房山区研学出游季启幕 发布全域“文旅+”研学地图报道指出，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。

4、乘联分会预测：7月车市季节性回落，新能源渗透率预计创新高

来源：OpenRouter联合a16z发布的State of AI报告 但真正的关键，恰恰藏在导语那个问题里——烧掉的Token越多，就等于创造的价值越多吗？ 答案是否定的。

5、亚运陷死亡之组？U23国足目标不变

我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。

6、国羽无缘中国公开赛男单四强 今年高级别依旧0冠

特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。

只是能看到实时数据，那还只是个会自动刷新的看板。

最终实现的是，让任务匹配对的模型（算得聪明），砍掉不必要的算力消耗（算得省），把每一笔Token的账算清（算得明）。

7、朱芳雨+杜锋双双离开，周鹏回广东当主帅？深夜发《归途》引猜想

参考资料： https://x.com/BrianRoemmele/status/2078840929088340408?s=20 https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026 编辑：桃子新智元报道 祝贺中国队！ 在国际数学奥林匹克竞赛IMO（International Mathematical Olympiad）比赛上，中国队勇夺冠军！ 中国队以全员金牌、团体总分232的成绩，以25分的优势超越第二名，强势登顶。

而在GDPS五年的开发者生态背景下，「牛角兽」则以「犇涌向前，角立潮头」为精神内核，从社区育苗到产业明星，一路见证着开发者的每一次蜕变，并带动更多「牛犊」在AI领域成长。

8、英超豪门疯抢溢价球星，世界杯这5大璞玉才是真金，仅需千万镑

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。

模型由此不仅学习如何走对，也系统学习三个问题： 什么时候已经偏航、应该向哪一侧修正，以及如何重新回到正确路线。

爱诗的判断是，模型能力只是入场券，产品化、全球分发和产业化落地，才是下一阶段的胜负手。

第一跳，在2025年。