本来要打一场翻身仗，结果自己先把地基炸了。

1、BOB足球 这份证据，到现在还是缺席的。

传送门：https://member.ipmu.jp/yuji.tachikawa/tmp/product-BN.pdf 他评价为「Fable 5比我还懂代数拓扑」，并问「是不是达到该领域硕士水平」。BOB足球用不用子智能体、先翻哪个文件、要不要跑测试，通通不用你操心。

2、4.8万英里的“黑马”：一台1993年马自达Miata，同一家族持有33年

这也不是Anthropic第一次做教育。

3、奥迪R8设计师操刀，不到450公斤的微型越野车来了

除此之外，J-Space借用了全局工作空间理论这一关于意识的理论来解释语言模型，在移植过程中一种微妙的范畴错误悄然发生：功能层面的同构性被误等同于认识论层面的等价性。

4、美媒评现役MLB名人堂前景：奥塔尼等3人新晋“即刻入选”行列

采用NEO-unify架构后，商汤在今年4月率先发布了SenseNova U1一个轻量级的开源模型，并且在5-7月升级多个基于U1的infographic-V1、V2和V3版本。

5、俄军32米级“大锅”，10天连炸两次，前线数十万大军或将乱套？

更重要的是，单个漏洞从发现到修复，时间已压缩到小时级，而传统流程里，这个周期往往以天甚至周计算。

这种感觉则像「换了个人在跟我说话」。

伴随着咔嚓一声脆响，木板应声碎裂，机械手却安然无恙。

6、2013款菲亚特500C Abarth：原车主一手、行驶7.3万英里，即将无底价拍卖

如果说纳德拉的表达仍然带有平台生态和产业结构的抽象性，那么 Karp 的表述则更加直接，甚至带有明显的愤怒。

/goal奔着终点跑，到了自己停；/loop按点反复跑，直到你喊停。

7、博主曝光成都部分酒店及景区公厕存在针孔摄像头偷拍，被多家酒店拒住

过去几年，大模型领域最成功的经验总结莫过于「Scaling Law（缩放定律）」。

磐石最突出的表现，在于它像一位真实的生物学家一样，主动给出了「实验优先级排序」，并附带了严密的生物学论证理由。

8、1982年保时捷911SC Targa亮相：58k英里存疑，酒红金属漆配5速手动

以最常见的家庭场景为例，RoboCasa-365等权威基准需要将日常任务拆解为数百个涉及语义理解、长程规划和位移操作的任务，然后进行对应的能力评估。

没有人在背后遥控，没有预先写死的脚本，从抓起第一块积木到垒上最后一块城砖，全程自主。

6台机器人、两种完全不同的本体形态，要在同一个物理空间里各干各的、又不能撞在一起。

9、大模型的牌桌正在收敛，投资人的钱还在往哪儿涌？

这意味着，清程极智在算力评测和底层硬件性能榨取上，拥有国家队级别的深厚积累。

真正的门槛就在这儿。

10、程蓓调研督导邵东小铸造行业“小散乱污”问题整改工作

「在某些任务和场景中，我们发现用WAM比VLA更高效，尤其是在我们特别关注模型的鲁棒性和数据效率的情况下。

Bloom是第一个给出实质评价的人。

1、湖南郴州这家学校老师都是法盲！将没收来的上百部学生手机当众砸毁

这让一个普渡大学的博士毕业生，在学术界寸步难行。

2、曾在鲁能踢亚冠主力的他！如今当打之年踢中甲，直接斩获单轮最佳

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。

3、合肥这条路已优化调整！

游戏网络编程领域的资深开发者 Glenn Fiedler，是哦哦游戏网络编程领域写了二十年教科书级文章的大佬，最近用 Claude Code 对自己维护的四个开源网络库（yojimbo、netcode、reliable、serialize，合计约 6000 个 GitHub Star，在游戏领域已属相当有影响力的老牌开源大库）做了系统性安全审计：部署 libFuzzer 目标、上线 AddressSanitizer 和 MemorySanitizer CI、执行数百万次迭代的压力测试、逐行代码审查。循环活水养鲈鱼 宕昌青年马林辉盘活闲置滩地发展特色水产而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。

4、状元秀门多萨终签约，4年5727万美元全保障合同锁定拉斯维加斯未来

慈善女神，狂吸300万粉 Lily Jay，一位澳大利亚网红。

5、车队领队透露:劳森被红牛下放后"像变了个人"

作为本届大会的核心板块之一，具身智能展区集中展示机器人本体、核心部件、感知控制及场景应用等最新进展。

6、42k英里2005款汉兰达无底价拍卖，原厂选装费超6千美元

客户端断线重传，服务器分不清这是 重试 还是 覆盖 。

这么做的好处是，模型学得又快又省，十分之一的数据就能追平顶尖SOTA；而且结构简单、天然好scale，训练和推理的成本也远低于谷歌和OpenAI。

过去一年里，从o3到各家旗舰，一茬又一茬的模型冲上来，全卡在130的门口，谁也没能真正踏进「天才区间」。

7、大暑｜世界杯后遗症还没消？熬乱的生物钟、抄错的球星餐，这份暑季攻略请收好

因此，现场机器人拼到第五千块的时候，还记得第四千九百块放在哪儿、下一步该怎么接。

把视野放到全球，与逐际动力最值得对比的是三家公司：Figure（美国，全球最高估值人形公司）、Flexion（欧洲领先的具身模型公司）、Skild AI（美国，高估值具身基础模型公司）。

8、47000英里奔驰E350敞篷车无底价拍卖，Carfax记录全损

AI时代，这笔交易要重新谈了。

混合云算力聚合：实现本地私有集群与公有云算力的安全互通混训，不仅将整体性能提升了68%，而且还治好了企业「自己的卡不够用、云上的卡却闲得发慌」的问题。

Gemini 4开跑 史上最激进预训练 虽然Gemini 3.5 Pro还没到手，Gemini 4也开始训了。

任至意认为，他们更多在做一个research，推动机器人基础模型能力持续涌现。