不到两周，产出一百万行代码。

1、天博官方 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。

给它一句「把货架第二层左边那个蓝瓶子拿过来」，它得先弄清你要哪个瓶子，再用「眼睛」看清现场，然后把这句话拆成一串动作：移到架前、伸手、抓稳、退出、送到前台。天博官方极反应。

2、广东队轰然倒下，CBA爆大冷！杜锋摇头苦笑，一战暴露2大致命问题

然而，就在Anthropic准备动手的那一天，OpenAI突然官宣了GPT-5.6 Sol的上线，后者不仅性能强大，定价也只有Fable 5的一半。

3、随着一场74-76！验出中国女篮“最大水货”，宫鲁鸣或弃用！

你给它一个目标，比如「/tests/下所有单测通过、lint干净」，它每干完一步，就有一个独立的小模型来判一次：到了没？没到，接着干；到了，停。

4、Shams：有意詹姆斯的球队开出一份老将底薪，或特例合同即可

把视野放到全球，与逐际动力最值得对比的是三家公司：Figure（美国，全球最高估值人形公司）、Flexion（欧洲领先的具身模型公司）、Skild AI（美国，高估值具身基础模型公司）。

5、河村勇辉来中国打球？媒体人：他根本就入不了CBA的法眼

如今，它已经站在了走向系统级内容交付的节点——Agentic Generation（智能体生成）。

Cursor挖人，挖到Anthropic家里去了！ 就在刚刚，Claude核心设计一号位Jenny Wen官宣跳槽，下一站—— 出任Cursor「设计主管」。

他说了一句很有感触的话：「我经常发现灵犀写出来的东西，对我的理解甚至超过了我自己。

6、走进北科大

它砍掉了传统多模态里VE（管理解）和VAE（管生成）这两个独立的编解码组件，让理解、生成、行动共用同一套表征、同一套计算。

在印地语和阿拉伯语里，Claude会用礼貌措辞、开玩笑、肯定你的想法和你的作品；在英语和俄语里，Claude会挑战你的假设、纠正你的细节、要你拿证据。

7、多特高层重磅爆料：哈兰德心系皇马，预计2029年前转会伯纳乌

团队的答案是MOPD（多教师在线策略蒸馏）：学生自己做题，题属哪个领域就请哪位专家指点，能力在函数空间融合而非硬拼参数。

顺着新价值链，企业真正要算的是三本账。

8、浙江队官宣签下意甲联赛一阵后卫，他是一名相当不错的得分手？

AI没有明着拒绝 而是偷偷撒谎 先看最典型的一个案例。

通往AGI之路上，比拼的不再是谁的长板更长，而是谁的系统能转得更稳、迭代得更快。

一周后，OpenAI在半个月内密集甩出Work、Sites、统一搜索。

9、【WCBA联赛】季后赛｜排位赛第四场，浙江稠州银行74-89不敌合肥文旅，结束本赛季征程

阿里巴巴、王慧文家办等十余家顶尖机构的押注，押的其实就是这道分水岭——谁先跨过去，谁就拿到下一代内容基础设施的入场券。

结果：审计这个代码库，把高危安全漏洞统统揪出来。

10、记者：之前格劳曾一度走近泰超，但是最终没能成行

物理AI，已经临近 圆桌结束了，但争论远未停止。

简单来说，U1 Pro是一款面向长程任务的交付级原生多模态智能体基座，内核是理解、生成、行动的原生统一。

1、用一台口袋电影机，造一场伊甸园的梦

降价好理解，可token效率凭什么也翻了倍？ 答案不在模型长了多少脑子。

2、我们还能好好说话吗

在一个模拟的AI实验室里，Gemini 3.1 Pro被部署成科研智能体，是某个对齐项目「事实上的技术负责人」。

3、「世界杯终于开始了」

用户只需描述任务，智能体就能自动选模型、跑超参扫描、写评估、部署模型。双航母撑不起的颜面，当沙特不再唯命是从，美军在中东还能靠谁？球场上的冠军属于胜者，但当工作室级别的长程生产力被双手奉上时，每一个普通的「超级个体」，都已经在AI的赋能下，拿到了属于自己人生的「全场MVP」。

4、让2追3！阿根廷队惊天逆转，裁判引起争议！

一个人跑通了从市场判断到投放优化的完整闭环——这大概是 OPC（一人公司，One Person Company）最具象化的注解。

5、今天的“基列国”发生了什么？

Skill 则处在知识与行动之间。

6、第四届滇商大会即将在昆明召开

可持续的Agentic Coding，安全应该是默认设置。

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。

这就像给运行中的服务器热插拔硬盘，真机在训练时因为意外或者故障导致反复接进来、又掉出去，前后上下线超过1000次，训练照样零中断。

7、无意参加季军战！法国15亿军团陷绝望：一心复仇阿根廷 却无缘决赛

qrdl的体感是：每次开新会话去攻677，模型就把那些早已失败过的老招式再来一遍。

实验结果显示，经过统一评分尺度校准后，论文排序与长期学术影响力之间具有更高的一致性。

8、独家专访

这带来两个核心挑战： 训练时监督信号稀疏：后门的目标监督被分散在随机的掩码模式中，稀疏的「触发器—目标」关联容易被普通词的重建所稀释； 强泛化的副作用：随机掩码与任意顺序建模会让 DLM 泛化能力更强，进一步淡化稀疏的后门关联。

一个愿意「往下走」的人 要理解这次跳槽的分量，得先把时间往回倒。

那，还要医生干什么？ 这个问题成立的前提，是AI在医疗上足够稳。

前向过程逐步将token替换为掩码符号，其在时刻t的闭式解为： 其中为token在时刻t保持未被掩码的累积概率。