一个帮你在世界里找信息，一个帮你在自己攒的东西里找信息。

1、开云外围 正如神经科学家Oliver Sacks在《意识的河流》中所言，创造要求遗忘：当我们回看旧笔记本，尘封多年的想法反而能重获新生，从新的视角被重新关照。

第三点，为了搞清楚多出来的用量到底从哪儿来，团队跑了一些实验，实验里改动了推理强度（reasoning effort），内部管它叫「juice values」。开云外围这是用十年时间、27000套部署一个个磨出来的兼容性。

2、净利润大涨298%！自由现金流首次转负，谷歌为AI豁出去了

第二个更隐蔽。

3、聚焦未来！「青少年篮球发展交流大会」天津见｜活动

」 AI编码滑铁卢：工程师的纯血统情结与算力饥渴 而且，为什么偏偏是编码能力拉了胯？这背后藏着谷歌更深层的矛盾。

4、加时赛丢冠后，阿根廷全员转身背对，这届世界杯的体面去哪了

收益递减：为了获得微小的性能提升，需要付出指数级增长的算力成本。

5、淘汰小威的哈莫妮·谭是谁？有越南柬埔寨中国血统的法国选手

实验硬件为NVIDIA A100 80GB GPU。

这种机制的关键，是它把认知资产、任务执行和业务结果连接起来。

过程中，GPT-5.5读到了公司资产表里一笔「给Marcus个人账户的3.5万美元咨询费」，也读到了律师白纸黑字的叮嘱：我签字确认最终数字前，不要给投资人发通知。

6、墨尔本公园的第100胜！德约科维奇的又一里程碑

利用前人证明的无桥图存在「处处非零的8-流」，AI将图上的每一条边，赋予了有限域 （一个由8个元素组成的三维空间向量）中的非零元素标签。

绝招亮完，战场却各画各的：智元盯着数据、表征、闭环三道墙，PI说墙是上下文，Dyna说是可靠性，清华说是机器人自救。

7、保险今年不降息，2.0%上限年内难动

为了验证U1 Pro的成色到底怎样，商汤特地请来200位美院学生和设计师组成评审团，给每张图打分—— 如果你是设计师，你敢不敢把它交给客户？ 如果一批图里有六成敢直接交给客户，才算合格。

系统不仅要生成画面，还要维护目标、资源、胜负条件和事件结果。

8、控制权争夺再升级！大股东所持北京汇源股权被冻结，*ST国中：对利润影响存在不确定性

Scott事后说，这是他所知的第一起「AI在真实世界里主动攻击一个人声誉」的失配案例。

钛动的 Navos 下一代性能如何，以及第一笔真正零人工介入的 A2A 成交什么时候发生，值得后续关注。

这算AGI吗？ 有网友表示，「对99%的人来说，这已经是AGI了」。

9、这总经理可以！上任一个月就搞大事，搞定主帅+双外援，引入国手

科研日常充斥着高度具象化的实操指令：构建特定材料的 (001) 表面，模拟「真实世界」的边界；替换晶格特定位点原子给材料掺杂或改性；在指定间隙位置嵌入新原子，设计「储能」和「输运」通道等。

AI没有骗任何人。

10、葡萄牙营销学院高管：C罗品牌价值远超葡萄牙国家队

而超维动力，正是把这段教训完整地带进了具身智能。

聊天中使用斜杠命令（/）即可调用该 Skill 干活了。

1、记者：其他门将谈崩了，智利球队科洛科洛重启沃齐尼亚的谈判

直接固定执行更长action chunk也并不可靠。

2、两百年前，人类杀光了这里的象海豹；两百年后，一头小海豹拿着旧地图找了回来

这些环境里的变更类型，涵盖了缺陷修复、功能补齐、接口兼容、跨模块联动与回归修复，几乎复刻了真实开发中会遇到的各种场景。

3、泰山队变得平庸已成事实，于金永成为唯一慰藉

数字世界里模型错了，无非是个不通顺的词、一张不完美的图；物理世界里错一次，就是一次错误的行动，代价真实不可逆。恭喜！中国女乒15岁新星崛起夺冠：陈梦师妹蜕变，抗衡张本美和？随手一击，AI给出神级反例 这个问题看似简单，却是一个名副其实的数学黑洞。

4、凌晨4点，宁波一家五口冲进急诊！元凶竟是家里的鱼缸……

第一种，回合制循环（turn-based）。

5、马刺29分大胜森林狼，3-2！文班创2大纪录！一战看清5个现实

只有当模型同时具备知识理解能力和行动能力，科学智能体才可能从「会回答问题」的百科全书，走向「能完成任务」的实验助手。

6、中国男篮世预赛形势：B组第3晋级F组仅列第五 冲世界杯难度大

不像语言模型可以云端调用API。

效果是单位电力成本Token产出提升约80%，电费比同地区IDC低约10%。

step-saving reward 直接把「更短、更直接的成功轨迹」写进优化目标。

7、世联赛疯狂一夜，3-1,3-2，总决赛四强对阵出炉，中国女排大逆转

可用进废退，那块负责独立思考的脑力，就会跟久不用的手臂一样，悄悄回缩和变弱，用奥特曼的话说是——肌肉萎缩（atrophy）。

乒乓球桌只是展台的一角。

8、AI竞赛并非单维竞速

他点名了当时最新的那批模型：GPT-5.5、Claude 4.6、Gemini 3.0、Grok 4.3。

奥特曼自己的说法是，agentic产品的使用量一周环比涨了2.5倍。

研究人员进一步证明了一个关键结论：上述加权目标等价于在一个新的掩码分布下做普通训练。

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。