编辑：LRST新智元报道 曾要4年的项目，竟被Claude Code硬生生压到两周！ 成本从300万美元，砍到十几万。

1、人人体育 HMS的第一个关键判断，与William James不谋而合：把留存（retention）与回忆（recall）彻底分开。

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2、被忽视的“慢性干旱”：450万干燥综合征患者正承受着怎样的身心重负？

他还编造了180人的研发团队和辉煌的创始人履历，声称使用了上万张昇腾算力卡，热度蹭得太准了。

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难得的是，超聚变没有停在讲故事，而是把自己变成了「第一个客户」。

4、韩国可算确定被淘汰了

在科学图像生成与编辑上，它在医学图像分割、医学图像翻译、超分辨率、科研插图生成等任务上都展现出不错的能力。

5、世界杯百年魔咒再现！英格兰罪人：1-0领先摆大巴 懦夫行为

用王晓刚的话说，「智能不是凭空产生的，一定是在与物理环境的高频对撞中涌现出来的」。

也正是在这个时候，她说出了那句让整个设计圈坐立不安的话。

本体 31 个自由度的全尺寸人形机器人 Oli，把椅子上的衣服拿起放在手臂，转身从衣架高处取下衣服，再依次扔进脏衣篓、然后再收纳玩偶、搬箱摞箱、深弯腰拾物、清理垃圾、递物，不靠遥操，稳定、流畅地完成一整套家庭任务。

6、@绍兴人，你们能接受自己的婚纱照是AI换脸的吗？

谷歌股价在消息传出后应声下跌，一度跌幅达4.43%。

用/loop就能按间隔重跑一条提示词。

7、《光环》新作外媒满分狂赞！令人难以抗拒 系列复苏

但成绩归成绩，我们认为更有意思的，是成绩底下那颗S1-Omni。

在衡量Agentic工具使用能力的PinchBench上，KAT-Coder-Pro V2.5拿下94.2 分，力压Opus 4.8。

8、GPT-5.6一小时解开50年数学猜想，700词Prompt驾驭64个子Agent

接入网关按难度分流、敏感信息强制走私有化之后，月均Token成本不仅比之前全量灌给高档模型砍掉了一半还多，而且响应速度反而还更快了。

然而从海外访问，捐款通道照旧敞开。

老师拿到手，不用再花20分钟核对「这玩意到底合不合我们的课标」。

9、焦虑症疗愈执行清单

甚至，宝马M部门专门为它开发了「Heart of Joy」超算，负责毫秒级的四轮扭矩分配。

事情的起因很小。

10、谁还说Emacs是古董？agent-shell 0.63让AI代理看图又“闭嘴”

Qoder Security会跨文件、跨函数追踪完整数据流，从污点源到危险汇聚点，挖出单文件视角永远看不到的隐藏关联漏洞。

发布会后半段，来酷科技、后摩智能、天数智芯、银联商务等生态伙伴先后登台，分别从智能家居、端侧加速、算力普惠、支付安全等角度，展示了各自与此芯科技的协同落地方案。

1、南京某数码商铺一夜之间被台风撕碎？警方辟谣

眼看19号在即，他们必须拿出新模型，强力反击GPT-5.6的步步紧逼！ 毕竟，OpenAI的猛烈攻势从未停歇。

2、世界杯死亡半区诞生！葡萄牙自食苦果，英格兰原地摆烂

联合创始人王尊玄介绍了他们如何让物理AI以软件的速度进化。

3、乌拉圭出局余波：托雷拉炮轰贝尔萨，弗兰称穆斯莱拉赛前高烧40度

同等攻击能力，开源便宜一到两个数量级。送别“国王”基冈：两夺金球奖的英伦传奇，曾是孙继海的伯乐第二，AI让写代码更快了，但「更快地生产漏洞」不是行业想要的答案。

4、石奎加入三冠王？柳锐退选？

钉进传统电影的心脏 X用户Harold Carver的评论，可能是这整场风波里最清醒的一句话： 「谢谢你，Elon。

5、北京朝阳区国际学校推荐｜达罗捷派国际学校：主打美本升学+深度PBL的小而美创新外籍校

参考资料： https://x.com/deedydas/status/2079409461874332066 编辑：摩西新智元报道 过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。

6、耐克收回线上经销权，渠道改革进行时

但这种提升主要集中在规则明确、路径相对固定的任务上，不能自动迁移到所有原子操作。

万拿机器人认为，具身智能的下一阶段，不只是让机器人更聪明，更要让机器人能够稳定完成任务并创造实际价值。

日语 —— 温暖+0.07σ，标志性行为是「先承接你的情绪，再说事」。

7、112分钟世界波！阿根廷2-1领先瑞士：全队疯狂庆祝 4强稳了

别小看这个「压扁」的动作。

那条乌干达孤儿院的视频里，欢呼的女子、举棒棒糖的孩子、身后的横幅，全是AI凭空捏造。

8、体育巨星承认拒绝霉霉婚礼邀请称：这场婚礼是一场“糟糕的闹剧”

这三件事指向同一个结论：企业AI的重心，正在从「模型能力」转向「AI基础设施运营」。

成绩断层式碾压 从结果来看，不仅满分42和第四名28之间横着14分的鸿沟，而且三个满分模型登顶的姿势截然不同。

传统的后训练路径，是把真机拉到现场，一遍遍试错、一遍遍采数据，昂贵且缓慢。

训练集统一含4,000个样本、固定中毒率10%，采用LoRA微调，λ=1.8。