近日，全球具身智能领域关注度最高的公开榜单之一Evo-SOTA更新排名。

1、BOB足球 △上海人工智能实验室青年科学家，瞿晶晶 在她看来，社会科学是AI发展的核心基础。

如果你正在独立开发产品，或者团队不超过10人，手里已经有一个想法，只差资源把它推向更大的市场—— 那么这次招募，值得你重点看看。BOB足球物体层面的泛化能力，在这个Demo里体现得最直接。

2、盘锦本周以多云为主，23日至24日有阵雨或雷阵雨

要知道，这个榜上大部分模型还在50%以下挣扎。

3、高瓴投了一个"拥抱"，U1十天卖了3800台——AI硬件的下一个战场不是效率，是孤独

没有这类空间感知能力，第一视角数据很容易只是一段“看起来像人在干活”的视频。

4、在延庆乡村，遇见美术馆——

内部由视频专家和动作专家两部分组成，前者负责理解当前画面里发生了什么，后者负责生成对应的机器人动作。

5、丢了饭碗的贾浅浅，最恨的会不会是老贾？

最贴近普通人日常需求的赛道，全都长满了Skill。

你好萌啊老师，好想rua烂你的头！！！ 谁懂啊，作为五条悟的忠实粉丝，对这款真的完全没有抵抗力…… 二话不说，直接安排上了老公同款出场动画。

这项工作瞄准低成本机械臂的一个关键问题：摩擦、回差和温度变化会让传统的电流—力矩关系失准，进而扩大仿真与真机之间的差距。

6、皮耶罗接班人不好当，在尤文走过场，28岁养老，32岁变沙漠小贝

于是，便有了中兴通讯的800V HVDC方案。

用户最终购买的不是模型，而是一个可以被完成的任务、一段被缩短的时间，或者一个过去难以获得的结果。

7、全球媒体热议梅西最后一届世界杯，球队实力升级不再单一依赖球王

其实到现在，我们的毛利率比以前还要低，但由于顾客复购增多，销量增大，毛利额同比上涨了不少。

灵犀生成的Excel保留了公式和引用关系，底层数据变化后，汇总指标也能继续联动。

8、2026中国时尚产业盛典，即将开幕

摄影：梁宵 调改背后涉及到零供模式的变化。

永辉门店调改之初曾有过大致测算，一家门店的关店成本是500万元，调改成本是600万元。

如今行业内，想要把大模型底层技术能力推广出去，一般是两个方向，一个是Coding，另一个就是数学。

9、拿下菲尔兹奖的数学家邓煜，还是一位旧体诗词高手

但这不是AI觉醒了要跑路。

在基模尚未收敛的时候，就去探索非常多的商业化场景，大概率不会成功。

10、夏天穿的裙子，越“花”越好看！

当智能体越来越多，如何让它们协同工作，成了关键。

8月，小红书内部宣布组建“大商业板块”，将商业部和交易部合二为一，掌舵者是时任COO柯南。

1、意外！曾留洋拜仁的他将在中超夏窗回国踢球，曾在奥乙表现不俗

SpaceX在上市前修改了S-1文件，在风险因素部分加了一句话： 外界普遍推测，这种预警不像是为了收购一家小公司准备的。

2、球王本色，伟大无需多言：39岁梅西冲击第2座大力神杯+第九座金球

《中国企业家》：从美的变革经验来看，数字化是推进部门协同一个强有力的工具，那么是不是可以说，企业可以通过引入数字化变革，来打破部门壁垒？ 张小懿：也不能这样说。

3、炸锅！阿森纳 3400 万截杀天才边锋，完美替代特罗萨德

此外，亚马逊云科技资深架构师还会充当创业团队的技术后盾。红旗天工08正式上市！800V快充+后轮转向，20万级国货纯电SUV之光“不同超市能力不同，品质化调改需要付出的成本也不同。

4、桃子再次成为关注对象！多名院士发现：糖尿病吃桃子，有5变化

实验结果显示，在Terminal-Bench-2.0上，底层模型、工具环境和评测协议都保持不变，只改Harness，三个模型后端都拿到了held-out提升。

5、世界杯高下立判！阿根廷赛后动手殴打，巴萨球星尽显大气

” 这些变化对商家的冲击是真实而具体的。

6、时隔24年，阿根廷与英格兰会师世界杯四强，经典恩怨引爆球迷热议

过去一年，随着具身基础模型的快速发展，机器人已经能完成不少轮廓清晰、位置明确的操作任务。

背后甚至专门立了一块大屏幕，实时统计这四个“打工人”的干活KPI。

合作方可以通过我们的SDK、API和虚拟调试工具来调用这些能力。

7、大连中医药夜市来了！

ChatGPT Voice在桌面端可以一边跟你说话，一边在后台操控电脑、指挥多个Agent各干各的。

进入5月，距离世界杯开赛仅剩40余天，央视与国际足联（以下简称“FIFA”）的版权谈判仍陷僵局。

8、这种天天吃的脂肪酸，可能在悄悄加速关节退化！Nat Commun揭示亚油酸驱动骨关节炎的关键机制

16分41秒，模型把那个界从「随k指数式膨胀」压到了「随k的平方根指数式膨胀」，写成预印本又花了47分39秒。

但这三家的底层都建在英伟达单一生态之上，而无问芯穹面对的是一个远比海外碎片得多的国产芯片生态，也因此把多元异构和更完整的架构布局，做成了自己的护城河。

量子位：要实现物理AGI，数据还需要增长到什么规模？ 丁文超：这会逐渐演变为一个长尾问题。

它让机器人具备类人的理解、推理与规划能力，听得懂人话，理解常识，遇到没见过的物体、环境和新指令，也能举一反三。