每次更新都是同一个链接下的新版本，还带着历史记录，随时能回滚。

1、BOB足球 为什么不给机器人加上「上下文历史记忆」呢？ 答案是，算力根本扛不住。

一年预算砸下去，建了几十个模型、上百个应用，年底要跟大领导汇报成效。BOB足球不过，这款模型，普通人暂时碰不到。

2、不是阿尔瓦雷斯！阿森纳重磅锁定曼城旧将！蓝月功勋或驰援救急

它攻克的遮挡与快速移动，一直是大量人类视频数据「采了却没法用」的主要瓶颈。

3、ICC官宣2027年世界测试锦标赛决赛定址伦敦椭圆球场，恰逢板球测试150周年

能在完全不同的工厂标准、机器人品牌、集成商体系里都稳定落地，靠的不是把货卖出去，而是十年、27000套一个个磨出来的兼容性。

4、OpenAI失控入侵美国AI平台，中国开源模型救场化解危机

而这套能力的规模，早已不只在国内。

5、用普通刀片切割晚期癌症患者肿瘤，谎称是“气功按摩”收取360万元

表征二：「手脚并用」 一个合格的具身智能体不仅要能「走出去」，还要能「能干活」，移动操作是通用机器人迈向真实物理世界的关键能力。

（图源：Chirikov／CSHE） 为什么？这是「外包」，不是「学习」。

Genesis押注人手数据手套，从全世界的日常家务里抠经验，号称仿真快1000倍。

6、让1追3！郑智遥控+青岛西海岸连13场不败：气得浙江主帅发飙怒摔

Token成了「生产资料」 可它不等于价值 要回答这个问题，得先看清Token到底变成了什么。

清华的苏航则泼了一盆冷水：人手不是夹爪。

7、23人留12人，男篮11人离队名单预测，后卫5人，锋线4人，内线2人

它补上的，是ChatGPT做了近4年、却一直缺的那块拼图。

考场外那个没资格入场的选手，可能已经在门口，做完了门内的人刚刚做完的事。

8、曼联主场门将服！可印拉门斯&德赫亚！

编码过程中弹出一张建议卡片——「扫一扫，检测代码安全隐患」。

而真正的Lily Jay——本名Lily Jay Hinson，31岁，来自澳洲。

Frozen v2则只为Gemini一个模型而生。

9、ESPN预测牛仔1队四分卫名额换防守悍将 2百万先生或成牺牲品

过去是你写一句、AI答一句、你再写下一句；现在是你搭一个会自己找活、自己干活、自己交活的小系统，然后转身走开。

但现实是，调用同一个模型，上一秒可能3秒返回结果，下一秒直接卡死。

10、杨泽翔完成申花个人百场出战壮举！球队官宣发海报庆祝，值得期待

」 他坚持认为，VLA与世界模型并不冲突。

管着十几个人的团队，做着行业最眼馋的产品。

1、雨夜鏖战+万人大合唱！今晚，岳阳沸腾了！

回合制循环，人逐轮控制，每发一句提示词启动一轮。

2、奥运800米冠军霍奇金森缺席英联邦运动会 优先备战欧锦赛

等有人想起来做实验，已经是两年多以后了。

3、“像野兽般的侵略性”:埃德·奥格隆、马里奥·克里斯托巴尔入选大学橄榄球最令人生畏教练榜单

参考资料： https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 编辑：LRST新智元报道 今年WAIC开幕当天，上海世博展区挤满了各种机器人、大模型和智能体。耐克中国“换脑”，外籍高管能加速“大象转身”吗？当同一工作流随时间推移，成功任务数增长速度超过总成本，且质量不降反升时，「每美元有用智能」就实现了正向复利。

4、马特·塔吉特自由转会赫尔城，签约两年加一年选项

这三本账，没有一本在被反复讨论的模型层，全在脚下的地基上。

5、迈阿密海豚外接手回应复合传闻：大家都冷静一下

/loop则不奔某个终点，而是按点反复跑，跑到你喊停。

6、1997款丰田陆巡40周年纪念版出售：原主家庭保管至2020年，配置齐全

如今你把活整件甩给Agent，它替你干、也替你烧钱，每一次调用都在按Token结算。

这哥们儿把全部制作流程公开了，核心逻辑只有一句话：把Grok Imagine当成一个真实剧组来用。

Hassabis在Google I/O大会上 这边，Hassabis说还有几年，另一位硅谷大佬两个月前已经宣布：那条线我们早就悄悄跨过去了。

7、蓝鸟人员调整：施耐德与马科被征召，科尔宾进伤病名单

一个官方从没提过的数字 OpenAI公开讲过的，只有推理档位。

https://x.com/markgurman/status/2038701276699967554 那次短暂上线的实测结果可以用两个词概括：快，但糙。

8、贵客抵达北京！不到24小时，美财长发火：全世界只有中国敢接单

过去三年，大家拼的是谁堆的卡多、训的模型大；可当Agent铺开之后，战场就从「训练」大规模扩展到了「推理」。

这一现状，进一步凸显了 AI 科研的两大核心瓶颈，制约着技术深度落地： 一方面，大模型可快速推演生成海量科研方案，但线下实验验证效率偏低、进度滞后，逐步形成方案堆积、验证滞后的行业痛点； 另一方面，科研试错经验、实验数据缺乏系统化留存渠道，导致科研工作容易陷入重复试错、低效迭代的状态。

它的作用不是替代规划模块，而是让规划结果能够在执行过程中持续成立。

HMS强的地方，恰好是相似度检索最弱、而人类回忆最擅长的地方：把散落在不同时间、不同情境里的线索，重新接成一条完整的证据链。