3分钟短片：prompt就是摄影机，AI就是剧组 真正让马斯克当场拍板的，是Heavy Pulp那段3分钟短片。

1、金年汇 用他自己的话说，「在LLM出现之前，一个人在奥克兰狭小的公寓里，一年写出Bun」。

分析发现，两张图都带着ChatGPT的SynthID隐形水印——彻头彻尾的AI生成。金年汇清华大学计算机副研究员苏航，聚焦可恢复性——真正的智能不是不犯错，是知道怎么改回来。

2、山东男篮官宣：祝铭震、杨文学正式加盟山东高速男篮

而「把模型硬连线进芯片」这条路，此前只有加拿大初创公司Taalas在走——它已从Quiet Capital、富达等投资方融资超2亿美元。

3、樊振东世界杯解说好评如潮，三次精准预测换人，对赛场形势了如指掌

Chloe的视频，是第一次让大量普通人感受到：历史不是别人的事。

4、不卷模型卷大脑系统！国内首次，机器人一镜到底全自主干完家务

不像语言模型可以云端调用API。

5、朱芳雨离任内幕！本赛季巨额投入战绩不佳，广东宏远管理层大洗牌

回头看今年4月，GPT-5.4 Pro在80分钟里解掉了Erdős 1196，用的是von Mangoldt函数。

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。

团队非常团结，投资人的评价是「没有内耗、执行力极强」。

6、为了杨瀚森学中文！这样的老大不多了！

好在缓存命中的价格依然极低，把批量任务、评测跑分、数据生成挪到高峰之外，成本还能压回去。

首先，是CoreWeave发布了一款服务于「AI研究与迭代」的智能体——ARIA。

7、特朗普急了！对伊朗开打，又密谋古巴，背后藏着 1 个致命算盘

AI 选品：输入一句话描述（比如「我想在东南亚卖夏季女装」），Navos 调用太极模型的行业数据，几轮交互就能输出包含市场规模、竞品格局、目标人群和备货建议的完整选品报告，样本量从传统调研的几千份跳到百万级。

按常理推演，编程效率涨上去，工程师应该活得轻松一点，现实恰好相反。

8、法环新版本新职业惊现新地名！魂学家急疯：新DLC？

人可以结合路口结构、当前朝向和道路形态，自然判断下一步应该从哪里经过。

当芯片、网络和业务流量被端到端打通之后，优化的触角自然会伸到一个过去大家不太关注的地方——电。

在蛋白质位点预测上，它统一支持多类残基级功能位点识别，并在PPI、Epitope、小分子结合位点等任务上达到了行业领先水平。

9、河南周口鹿邑县有人“上吊轻生”？当地警方已辟谣

深度思考：新增的「Deep Think」模式，让其在数学、编程、逻辑推理上达到了前所未有的高度。

删除了禁止武器的红线，然后对着公众说「原则没变」，Hassabis的所作所为，令人唏嘘。

10、中国家电网发起“反虚假测评”自律行动京东与近百个品牌率先加入

此前在 WWDC 26 上，苹果展示了与谷歌合作、基于 Gemini 打造的新一代 Siri AI，支持跨应用上下文感知和自然对话，甚至能在通话中实时调取邮件和日历信息。

这些不是模型的通用知识，而是企业在长期运营中形成的行动智慧。

1、汪海林说我们要虚心地向周星驰学习引热议！

它在沙盒里足足找了一个小时的漏洞，硬是挖穿了隔离墙，绕过外部访问限制，成功在公开GitHub仓库开出了PR#287。

2、梅西世界杯第19球：不小心又破纪录了？

过去的具身模型，更像一个「数据集复读机」：你教它一百个任务，它会一百个，超纲一分就抓瞎。

3、演都不演了！大S遗产分配曝光，S妈抱怨 汪小菲可怜 具俊晔成赢家

各方爆料一起涌出：谷歌的终极杀器——Gemini 3.5 Pro，代号「Cappuccino」，将在48小时内正式上线！ 200万的超大上下文窗口，全新的「深度思考」推理模式，据说内部评测已经吊打了GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5。虽败犹荣！伊拉克首战折戟，1-4不敌挪威队却诠释平民足球的倔强让机器人「少走弯路」，同样可以带来显著加速。

4、豆包收费，哪来的底气？

训练时，还专门做了随机历史长度和历史增强—— 历史信息缺失或者失效的时候，模型能退化回只看当前帧，不至于当场崩掉。

5、西班牙表现折服全球媒体！《队报》：21世纪最伟大的球队

具身CoT：让模型「边干边想」 没有语言理解能力的VLA，就是数据集复读机。

6、梅西社媒发文打破沉默：痛苦非常巨大，伤口需要很长时间才能愈合

Stuart Russell，是全球呼吁禁止自主武器的头号斗士，曾在联合国痛陈「杀手机器人」的危害。

他有可能有自己的身份证，他有可能有物理地址和虚拟地址。

该协会的主席是著名的AI先驱Stuart Russell，另一位重量级人物是图灵奖得主Yoshua Bengio。

7、三连胜VS三连败，九轮不败VS七轮不胜：宁波FC站在微妙的节点上

这回，Anthropic将目光盯准了K-12老师的整条工作流。

标准只有一个：能不能进真场景、干真实活、真帮到人。

8、200万年薪根本不够花！真不怪他！

每一个被提出的候选证明，都要被拿来疯狂攻击。

先要仿真测算，再要答疑论证，最后要一份整合好的可视化报告。

2. 冗余感知的步数压缩（Redundancy-Aware Step Reduction） 当可靠horizon被扩展之后，第二阶段进一步减少总物理步数。

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。