从3月的80B参数，到现在的617B MoE，不仅增量续训只用了完整训练量的5.3%，而且9个评测全部超越自回归基线。

1、leyuapp 衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是DAA——有多少Agent在给人类干活，并交付结果。

其核心逻辑只有一句话： 你定义一个目标，AI自己跑，跑完自己验收，不合格带着报错再来一轮，直到通过或者撞上预算上限才停。leyuapp但它不是凭空蹦出来的，往回拉一下时间线就能看到一条很清晰的演化路径。

2、林青霞“认输”、亦舒把她写进小说里：她凭什么是香港最会穿的女人？

一个是天天和最前沿的模型打交道，一个是深度学习的奠基者，如今在研究怎么让机器验证数学。

3、总决赛顶级小外援的发挥给了山东高速男篮启示

未来每个中国家庭里会有N个机器人，当成本降下来，这是个巨大的赛道，完全可以涌现一批千亿市值的公司。

4、1999年，朱镕基要求增加节假日，经贸委却反对：节假日加班要付双倍工资

具体来说，UniTac将触觉拆分成两个部分：物理属性和传感器配置。

5、小波特：加盟篮网让我承担了领袖角色 我非常珍惜现在的一切

2025年底，汪洁再次对外表示，柠季已提前做好了准备，目前已经开始寻找茶饮、咖啡、水饮相关的收购标的。

两项「时间检验奖」，致敬经典工作 今年还有两项名称相近、但归属不同的「时间检验奖」：一项来自IJRR，另一项由RSS颁发。

看到没，loop的终极形态已经很清晰了： 人不写代码，也不写prompt，只写规则和判断，剩下的全交给loop 怎么loop起来 那么，我们该怎么loop起来呢？ X上有个叫Codez的博主已经都替大家总结好了，他发了一份14步实操roadmap，这里我挑了一些干货。

6、观演指南

于是，她采取了，他们26个人都采取了。

虽然，连OpenAI首席科学家Jakub Pachocki自己都说过，他并不指望模型能在一年内就独立改进自己、或独立解决对齐。

7、39岁梅西更衣室说出那句话，阿根廷球王时代要落幕了吗

模型每天处理海量任务，但经验全部流失了。

等到今年行业多款主流大模型上新时，不少核心算子就是靠这套编译器写出来的。

8、没人能空手走出珑骧！

Acrab选择强调Prefill和数据通路，本身说明了一种产品取向：端侧Agent芯片不能只追求模型输出得有多快，还要解决模型能否快速读懂长上下文、恢复任务状态并开始工作。

过去几年，AI的主线是参数竞赛和生成能力的内卷，做更大的模型、更长的上下文、更逼真的视频。

从3月的80B参数，到现在的617B MoE，不仅增量续训只用了完整训练量的5.3%，而且9个评测全部超越自回归基线。

9、开营

归纳得还挺好，感觉自己已经有赛博分身了~ 这也是金山办公给灵犀定下的第一个关键词：懂你 这里的「懂你」，不只是记住用户是谁、喜欢什么。

但考虑到华为盘古大模型“目前不是主推模型”，该销售表示，华为考核的是客户在华为云上对第三方模型的Token消耗。

10、世界杯经济学：130亿美元的狂欢盛宴，谁才是真正的大赢家？

大疆Pocket 4 Pro 来源：视觉中国 而作为后来者的影石，要想夺取用户对大疆心智已极为稳定的市场，就得另辟蹊径。

这也是百度AI业务收入占比首次过半。

1、白色遮光罩增加眩光？黑/白/植绒遮光罩效果实测

2022年卡塔尔世界杯，小红书独家签约了西蒙尼、穆里尼奥、齐达内三位足坛名宿做内容，首次试水深度体育内容。

2、MW 2026时间艺术特辑｜时间的未来式

自动驾驶所需数据，也是这个量级。

3、控卫盛世！美媒评本赛季五大控卫，库里仅第五，第一无争议！

在几位光伏业大佬的参会发言中，不再纠结于周期何时结束，而是深度反思了光伏行业究竟该走向何处。罕见的大捷，羽毛球马来西亚大师赛第一轮，国羽16战只1人出局就8分钟。

4、国羽瑞士公开赛女双混双夺冠，瑞昌大师赛包揽五金

效率自然大幅提升。

5、中国男篮暂停引进归化球员，上个奥运周期时曾成功归化了NBA球员李凯尔，并代表中国男篮出战了世界杯

它运行在50Hz的中频尺度上，负责把能力沉淀成一个个可复用的技能。

6、戴杯德约率塞尔维亚会师俄罗斯 英国德国争四强

丹纳赫并购了超400家企业，以丹纳赫商业系统（DBS）指导被收购企业持续获得成功。

目前投资人和普通用户很难在线下直接接触机器人，大多只能通过视频了解。

三类任务分别涉及结构推理、柔性形变建模、长程任务恢复及多物体空间规划。

7、smart CEO易寒：我们重回小车，但拒绝被“小”定义

和LongCat-2.0同月发布的，还有一份独立升级的——美团LongCat顶尖人才校招计划。

这些数据分散在产线各个环节，采集难、标注难、治理更难。

8、卡里克全速抢人！曼联瞄准英格兰超新星！世界杯一战封神

在科研领域，如果说 Benchmark（基准测试）回答的是模型“会不会”，那么真实的科研则在追问，模型能否将一次推理转化为可验证、可复现、可迭代的完整工作流？ Intern-S2-Preview-397B 给出了一份极佳的答案。

另据小红书内部人士透露，实际投入不到10亿元。

可以确定的是： 下一阶段，机器人竞争的将会是真实世界的数据，谁拥有的更多机器人，谁就拥有更大的物理世界数据入口。

眼下，AI能帮人写稿、编程、生成视频，但离真正进入企业工作流、解决实际问题，经常还差一口气。