Flexion 比较特殊——它提出的 Command / Motion / Control 三层自主栈，架构范式与 COSA 的 S2 / S1 / S0 高度趋同。

1、金年汇 但更让他无法接受的是，他发现谷歌正是DHS的云服务和AI技术供应商。

这正是引发CVE-2022-31115的罪魁祸首——不安全反序列化！ 如果这行代码上线，恶意的远程服务器就能通过伪造YAML响应，直接打穿并控制客户端。金年汇2026年，三个通用大模型直接拿下满分。

2、扎心！22号秀28仅中1！这彩票没刮出来啊！

S1 是技能层，频率约 50 Hz，S2 决定「做什么」，S1 提供「用什么技能做」。

3、投资10亿元，全球涂料龙头立邦再次重仓黄埔

恶意插件在所有未加固的平台上都是100%得手，且不挑模型，因为它绕开了模型本身。

4、《Marvel Tōkon》金刚狼狂暴仅生效1次？Arc System Works连招博弈设计解读

KSTAR则试图回答一个更完整的问题： 企业如何从一次真实业务活动中，自动形成下一次更好的认知和行动能力？ 这才是Token Capital真正应该被工程化的方式。

5、越来越多年轻人选择“去家务化设计”，入住后，幸福感翻倍上升！

只看当前帧的模型到这一步只能瞎猜，往往是随手一放。

灵犀专业版处理表格时，不是让大模型在黑盒里直接输出结果，而是调用WPS表格引擎里那些稳定、确定的API和计算逻辑，让你看到数据如何被处理、公式怎么算的、结论怎么来的。

说白了，prompt就是他的摄影机，AI就是他的剧组。

6、日本车企为何在中国走向大溃败？

开源的、闭源的、通用的、行业的，能训的几乎都训出来了。

作为科学智能领域的旗舰赛事，由上智院与复旦大学联合主办的世界科学智能大赛自2023年创办以来已累计吸引全球近6万名参赛者。

7、广州机场与深圳机场将全线贯通，东莞西站何以成为关键站点？

表面更是暗藏玄机。

过去一百年，人类传递历史的方式，是文字、图片、影像。

8、西班牙毫不费力锁死梅西，亨利：他仿佛整个人沉入水底喘不过气来

发布会上，孙文剑正式发布AGX Agentic Compute战略。

通用Agentic，从「会调工具」到「能扛业务」 写代码只是Agentic能力的一半。

真正的认知主权意味着： 模型是可替换的，企业认知内核是不可替代的。

9、全国大学生跨校创新实践训练营在沪闭幕

今天，谷歌DeepMind连放大招，一次性摆出三张王牌： Gemini 3.6 Flash Gemini 3.5 Flash-Lite Gemini 3.5 Flash Cyber 一个更强的主力、一个更快的轻量款、一个专修漏洞的安全特种兵。

Claude Opus 5，终于要来了 所有人目前的体感高度一致：Fable 5性能确实顶尖，但高昂的credits成本直接劝退了不少人。

10、阿根廷晋级却引三大争议！裁判不敢给梅西黄牌，瑞士红牌改变战局

这套逻辑，和程序员熟悉的定时任务（cron）几乎一模一样。

有人网友提出了一个深刻的问题：「并行TTC确实发挥了作用，但没有说出口的问题是：64个独立搜索的质量，能否等同于一个漫长而连续的单线深度推理逻辑链？广度和深度并不总是可以互换的。

1、暴瘦14斤！19岁全红婵来看偶像演唱会 独自现身无人陪伴 网友担心

不同任务的复杂度天差地别，落地时企业却习惯性地全量呼叫最高性能的模型。

2、元旦陪老人聊天，惊出一身汗！收割老人的骗局，一环套一环太狠了

如果强行加上记忆，机器人就会变成「树懒」，动作开始卡顿。

3、演员何炜晴去世

走到这座教堂的最前沿本身就极耗力气，而大模型已经能以超人的效率做到这件事，最近的突破基本都源于此。85万回归NBA？！31岁了，还记他吗？要知道，130这道门槛之前一直没被跨过去。

4、CCTV5直播，中国U23冲击四强，防守阵容更齐整，前场有两个变数

前者靠语言表征就能大规模积累，后者还在满世界找「经验的通用表征」。

5、AGI已来5个月？顶级码农效率暴涨20倍，代价是不敢睡觉

第二场：粗数据便宜但难学，精数据好用难量产 常规方法是「留成功、删失败」，像只给孩子看标准字帖。

6、Agentic AI开始独立设计临床试验，数周工作压缩至数分钟

回头看这届世界杯，其实就是这套循环的一次公开路演。

这一现状，进一步凸显了 AI 科研的两大核心瓶颈，制约着技术深度落地： 一方面，大模型可快速推演生成海量科研方案，但线下实验验证效率偏低、进度滞后，逐步形成方案堆积、验证滞后的行业痛点； 另一方面，科研试错经验、实验数据缺乏系统化留存渠道，导致科研工作容易陷入重复试错、低效迭代的状态。

落到能力上，它承诺解决的六件事，恰好对应那三本账。

7、刚刚

泄露没有消失，只是换了通道。

比如，Anthropic推出AI科研工作台Claude Science，将科研拆成可逐步审计的流水线，实现综述写作、基因分析等特定环节效率提升10倍；Google DeepMind的GNoME用图神经网络预测无机晶体稳定性、以「生成候选→DFT 验证→数据回流」的闭环产出约 220 万个结构。

8、就在今天！一个尘封49年的NBA纪录，被哈珀打破了

如今他们深度合作的模型厂名单中，几乎涵盖了国产大模型的半壁江山——Kimi、智谱、MiniMax、阶跃星辰等。

特纳讽刺道，「有人说他们是在积攒政治资本。

总结与展望 研究人员提出BadDLM，首个面向扩散语言模型的统一后门框架。

「AI吸血鬼」 AI越强，人越睡不着 Andreessen真正引爆硅谷热议的，是他对软件工程师的观察。