大模型的每一次对话都是一次「重生」，所有的记忆实际上都在软件里。

1、金年汇 为此，研究人员对掩码模式施加指数倾斜（Exponential Tilt），使目标更偏好覆盖更多特殊位置的掩码： 并据此定义加权训练目标。

有了这些上下文，助理才真能帮老板干很多事情，比如写个文案、做个PPT、安排出差行程等等。金年汇数据最直观：MiniCPM-RobotManip单步决策仅需120ms，而pi0.5需234ms——后者时长几乎是前者的2倍。

2、大师赛16强！张之臻再创中国男网新纪录

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。

3、阿迪达斯发布26年FIFA世界杯决赛阶段官方比赛用球

这一跳，他们为具身智能找到了明确的「Scaling Law」，让大算力大数据的投入产出变得可量化。

4、跨越山海，以球会友｜澳大利亚ADELAIDE SUNS华裔青少年篮球交流营圆满结营！

完整模型的纠正成功率高达98.15%；去除恢复数据后，这一指标骤降至15.46%，导航成功率也由59.00%下降至29.71%。

5、苏超论见｜看常泰之战，实质是看“功夫足球”

大错特错！实际做法是：谷歌直接把装有Gemini模型的服务器，物理部署在军方与世隔绝的数据中心里。

参考资料： https://x.com/cyrilXBT/status/2078308274399834157 https://x.com/i/article/2077510484664971264 https://www.youtube.com/watch?v=PHQvb10vKyk 编辑：元宇新智元报道 上海，WAIC 2026。

话不多说，直接上演示。

6、24岁数据全面下滑，如今超越FMVP！文班放话，他才是马刺的灵魂

过去一年，具身智能行业最热的叙事围绕模型展开——端到端模型越做越大，VLA 参数量不断刷新，资本和关注都涌向「谁的模型更强」。

过去十几年，企业买服务器的心智是「买设备、装系统、能跑就行」。

7、意外！2年来场场首发，却不入战意大利女排名单，主力位置不保了

最底层是「训练与仿真环境」，以世界模型ABot-World和3D世界模型ABot-Earth持续提供仿真和训练。

2026年2月23日，西奈山伊坎医学院的独立评估在《Nature Medicine》上线，测的是今年1月刚发布、日活约4000万人的ChatGPT Health。

8、痛心！田浩因公牺牲

每一帧画面都经过精密还原：服饰纹理、建筑样式、人群面孔、光线角度，还原出了那个年代本来可能有的样子。

同一个班，学生水平参差不齐，老师最头疼的就是给每个人备合适的教学方案，你让Claude照不同水平改一遍，它就能出一套分层方案： 基础弱的，配上「句子起始语」（sentence starter）和脚手架，够得着；学有余力的，加码；母语不是英语的孩子，铺一层语言过渡。

这在商业上可能是一个正确的选择，但它不该永远藏在黑箱里。

9、“香”味儿有点淡！但我更喜欢了

最终交付的是8个文件，约1400行代码，五个新API、26项上传测试，浏览器端连暂停续传和刷新恢复一起做完。

论文链接：https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 为什么没有选择让LLM直接审稿？ 面对评审人手不足、打分标准混乱的现状，很多人会直观提出解决方案：干脆交给LLM完成全自动审稿。

10、践行五大共生 安踏深度参与中纺联“责任链动”计划_网易订阅

订阅一个模型，更像是买了一只灯泡：型号是固定的，但亮度旋钮，一直握在平台手里。

当一个工程师能同时跑七个Claude、几小时就把功能推上线，设计师还想用几个月的「发散—收敛」把人拦住，那是自寻死路。

1、山东男篮追逐范子铭，比山西更有优势

商汤这次最让人意外的地方在于：国产芯片参与的混推集群，已经实现了可盈利。

2、费德勒温网观战八强赛，男单下半区谁能突围？

所以真正被改写的，从来不只是一本统计学教科书。

3、千亿险企收反洗钱罚单，精算师掌舵的光大永明刚止血又撞红线

一张Mensa卷子，测不出一个模型的事实可靠性，测不出它的工具调用能力，也测不出它在真实职业场景里到底靠不靠谱。中东战火、国内分裂、核边缘博弈，美国同时被三张王牌锁死的真相正如邵天兰所说——出海不仅仅是一项任务，更是一种能力。

4、封面来了！贾一凡/张殊贤：从搭档走向战友

同一天，由上海人工智能协会、河套学院、中国信通院华东分院牵头、20余家机构共建的具身物理智能统一评测平台Physical IQ物智，也在同场亮相。

5、恭喜火箭！一天签2人，双前锋底薪签约，合同白菜价，斯通很精明

它通过扩展可靠动作序列并减少冗余步骤，帮助机器人更直接完成任务，提升整体速度。

6、宏图同擎 荣耀共生：2026年度罗麦日盛典澜启新章

其愿景是让本体成为AI与人类理解之间的共同语言，使可解释性成为工程化治理现实。

测试结果却是一记响亮的耳光：在相同的环境扰动下，使用了ICL的基线模型WAM-ICL，成功率从标准环境的48.4%直接崩塌至7.1%，泛化保持率只剩14.7%。

谷歌发布的测试结果，也显示Gemini 3.6 Flash在代码任务上被其他模型超越，仅在视觉和上下文基准测试中持续保持领先水平。

7、怪事！离开国家队一年在CBA失业，转会NBL，球迷：史上最水国手

本质是因为，想在家庭场景完成作业，单一的手或者脚足够灵活，还远不足以支撑。

高德途途在现实世界中的端到端成功外化，正是最强有力的证明。

8、台风“红霞”将登陆国家防总派工作组赴广东协助指导

区别就在「创作」两个字。

这个场景正在一家广州公司的两三千个智能体身上同时发生。

DA-Nav架构图 突破指令与动作鸿沟 把「前方右转」落到眼前 对于人类来说，「前方右转」是一条足够清楚的指令。

总结与展望 研究人员提出BadDLM，首个面向扩散语言模型的统一后门框架。