6月2日，哈根达斯母公司美国食品公司通用磨坊宣布，将其在中国内地的哈根达斯门店业务授权给包括柠季在内的投资者集团。

1、人人体育 表达层本身不是壁垒——社交数据可以规模化采集。

影石在大疆的“空白地带”创新 抛开商业层面的激烈博弈，从产品本身来看，Luna Ultra和Pocket 4P都是各自团队倾注心血之作。人人体育大银行在改造上市过程中引进了外资。

2、“真希望他不是我亲生的！”父亲直言讨厌儿子，引来千万家长共鸣

实际上，我们做完系统，有两个业务单位是比较难受的，一个是楼宇，一个是工业技术，都是to B业务板块。

3、全线拉升！美国，重大发布！美股、黄金、白银集体大涨

在多重因素的共同促进下，国产AI基础设施规模化商用的窗口期已全面到来。

4、全链条生态赋能黄浦区互联网优质内容创作集聚区升级2.0版

到了公共治理领域，问题更加直接。

5、好消息！7月10起，库尔勒再增一条直飞航线！

总结下来，英诺十几年形成的这个生态系统，不是今天想建就能建起来的。

同样是AI界大热门，具身智能目前就缺少这种“神助”。

我其实不记笔记。

6、哈萨克斯坦国家银行新总部，ZHA中亚首个建成作品

而网络要做的，是让这些智能抵达更远的地方。

最终，每一台机器人都像一个独立员工，只会自己的技能，却无法共享经验。

7、赛前

但在真实使用里，第一版slides的关键不只是「有没有生成出来」，而是它是不是已经贴近某个用户的表达习惯。

另一个新工站是料箱折叠回收。

8、公园一树木意外倒伏致3死4伤！广西玉林通报！

而且亮点还不止这几处。

“你们好像没有什么感觉，我有点生气，批评一下你们……你们对一个新鲜的事物，并且能够给社会带来巨大改造、财富的AI毫无感觉。

当员工感受到尊重与关爱，便会将个人成长与企业绑定，主动创造价值，彰显爱人初心的强大力量。

9、这个暑假，新疆将新增多条航线

一台人形机器人站在狭小的货架前，听完观众下的单，从一排商品里精准挑出目标，稳稳递到取货台。

量子位：李飞飞将世界模型分为渲染、模拟和规划三类。

10、三巨头来了！知情人爆料：詹姆斯已做出决定

还有一个场景：机器人快速抓取五角螺母工件。

比起「视频模型」，它更像一款游戏。

1、2026安徽“军校摇篮”录取数据统计，30人被14所军校录取，占多所军校总投档比5%+

华为云则选择从三个层面与对手实施差异化竞争：开放模型、AI Coding与RL（强化学习）的产业落地。

2、美航年利润比达美少50亿美元，CEO称靠高端升级和机队换代追赶

软件降低了创作门槛，硬件则让AI真正离开屏幕、进入日常，沉淀为可持续使用的习惯。

3、临沂Y103观光巴士爆改为古风文旅巴士 周末搭乘并现场购买琅琊古城门票可享6.6折优惠

从SOTA级Qwen模型，到覆盖IDE、CLI、云端Agent和数字员工的Qoder产品家族，阿里将模型、Harness Engineering、开发工具和企业交付接进了同一条链路。一年带动行业三个“百亿”，这家公司把小赛道做成大生意某种程度上，这也让人想起了DeepSeek带起来的一条路线： 当模型能力越来越接近，真正拉开差距的，开始不只是模型本身，而是底层工程能力。

4、“果链”脱钩，谁跑赢了转型这场大考？

大家可以看看例子： Zero-shot 从以下文本中提取关键词 文本：{文本内容} 关键词： Few-shot - provide a couple of examples 从以下对应文本中提取关键词。

5、2210万玩家、700家工作室，西班牙不再只有足球和火腿

Mind Lab想造的，是一台经验智能机器——模型离开实验室之后，仍然在真实世界里持续学习，越用越聪明。

6、绍兴一中鲁小双学区精装房卖掉了！网友：成交价竟然是这个数.....

虽然AI在能力上是一路高歌之势，但随之产生的问题也越来越接近哲学： 孙宁在名为《智能之前，先有世界》的演讲中，把问题拉回到了源头。

随之而来的问题是，接收端生成的画面还可信吗？ 生成式模型参与视频重建后，通信系统需要同时面对视觉质量、语义准确性和任务有效性三个问题。

PPT多轮修改 接下来，我让灵犀根据这份知识库，生成一个面向量子位编辑部的PPT，主题是「具身智能的数据困境」。

7、3年1.88亿！常规赛MVP！成了NBA最差合同

但绝大多数加盟店还是严格执行总部的所有标准，因为品牌价值是吸引客流的根本，任何单店的质量滑坡，经有些媒体发酵，都会伤害整个品牌，最终导致所有门店价值贬值。

关键2：大脑和小脑，得实时协同 光有双核还不够，两个脑区怎么配合，同样是门学问。

8、PS手柄或有革命性升级！磁感应摇杆 PS6玩家要享福？

而花10亿元拿下世界杯转播权，也是这场博弈中一枚昂贵的棋子。

有了这个方法，过去需要工程师手工做的适配工作，被AI接了过去。

一个更健康的AI使用方式，可能是先自行判断、主动学习，实在弄不明白了再求助AI，并在求助的过程中始终保有质疑的本能。

看得懂，做不出。