站会那一幕，靠的是Claude Code今年6月发布的Artifacts。

1、金年汇 三个模型往这四条轴上一摆，三张脸就出来了。

但没电、故障、掉网这些状况，很容易让某台设备突然退出。金年汇他曾用一年，写下了Bun这个比Node.js还快的JavaScript运行时。

2、中共上海市黄浦区委常委会决定：三届区委十二次全会7月25日召开

要注意，避免在录屏过程中录入明文密码、密钥、API Key、信用卡信息等个人敏感信息。

3、一声叹息！葡萄牙止步16强仅入账1400万 赛前预计目标至少进4强

按照官方的说法：你搭出来的仪表盘和应用，能给每个打开它的人，按需去取数据、执行操作。

4、韩国赠还中国一对清代石狮

难的是把它们拧成一个模型，还得躲开「按下葫芦浮起瓢」的跷跷板。

5、话到嘴边突然消失？别慌，那是大脑在替你挡枪

按OpenAI给出的口径，在长周期工程任务基准DeepSWE v1.1上，开到最高推理档的GPT-5.6 Sol拿到72.7%，压过Claude Fable 5的69.9%；而估算API成本，比对方低36.2%。

他将记忆拆分为两个环节： 保持（Retention）：经验在神经中留下痕迹； 回忆（Recall）：从当前线索出发，沿联结网络重返过去情境。

把目光放得再远一些。

6、“水晶鞋”，成年人的童话入场券

两者都能达到同样的结果，但实现路径不同，但Kimi 的创意更强。

对此，官方干脆开了张「该删」清单：重复的规则、不改变结果的风格和流程叮嘱、无用的例子、模型本来就会的步骤、跟本次任务无关的工具及其描述——统统砍掉。

7、“未老先突” 不是玩笑！年轻人的腰椎，到底承受了什么？

一张Mensa卷子，测不出一个模型的事实可靠性，测不出它的工具调用能力，也测不出它在真实职业场景里到底靠不靠谱。

两者差着一整条产业鸿沟。

8、比赛还有1天开打，山东泰山先迎来两个大喜讯，取胜大连英博稳了

代码生成的瞬间自动触发，筛查已知高危模式，无需任何人工干预。

具体来说，就是让通用国产卡去做Prefill——它们的计算吞吐量不差，干这个活效率很高。

对于他来说，编程这事，已经解决了。

9、16岁少年凌晨恶作剧被人捅死，遭谴责后妈妈承认孩子有错

从神经科学到知识论 可解释性的进路之辨 「解释的本质，不在于凝视机器本身，而在于审视机器所凝视的世界」。

参考资料： 编辑：新智元报道 商业地图可以告诉机器人「前方右转」，却无法直接告诉它眼前应该从哪里转、沿哪一侧通过；即使已经生成路线，控制误差、地面变化和动态障碍，也可能让机器人在行进过程中逐渐偏离。

10、中国数学家王虹、邓煜获菲尔兹奖，中国数学迎历史性时刻

一边是好莱坞百年工业天花板 一边是AI 就在马斯克官宣的同一周，诺兰的真人版《奥德赛》正在全球院线疯狂收割——首周末全球票房2.64亿美元，北美1.245亿美元，创下诺兰个人最高全球开画纪录，也是2026年真人电影最大首周末。

Tibo的帖子大意是：不是「降智」，是「调参」。

1、一年吸金18亿，李宁前CEO掌舵，即将冲刺上市

」 稀缺性：模型、产品与全球分发同时在线 最后，回到一个更宏观的判断：AI视频赛道里这么多玩家，为什么是爱诗？ 答案不在某一张榜单，而在于它较为均衡地把三种能力放进了同一个体系：自研模型、消费级产品和全球化分发。

2、如果你不想上班，就要趁早打造第二收入曲线

相比DM0，数据量增长400%，参数量翻倍。

3、防溺水护童行：九峰街开设家门口的暖心亲子安全课

此时此刻，无障碍第一次从「工具无障碍」，走到了「能力无障碍」。戛纳电影节｜61岁巩俐惊艳世界，她活出了所有女人都想成为的样子_网易订阅这让视频世界模型的推理过程从固定流程，变成了随交互状态变化的动态系统。

4、当燕尾服溅满泥浆，坦塔舍夫纵容的丛林法则，被姆巴佩一脚踢碎

固定种子噪声生成一座岛，要有丘陵、海岸、浅水、地下矿脉。

5、阿森纳悦神忘形力克马竞，全队誓言三场英超拼下冠军！精神致胜！

无问芯穹的Token工厂，则希望用「优化即利润」的增长飞轮，向推理时代交出Token效率的答卷。

6、“有老鼠有啥关系”，桂林一米粉店里老鼠乱窜，顾客反映遭店家斥责“找茬”

所以，VLA可能还没死。

该研究 揭示了扩散式语言生成中一类全新的、且符合真实威胁的安全风险，呼吁社区共同关注新兴建模范式的安全问题，为DLM的去噪动态特性设计针对性的后门防御方法。

刚开源的SenseNova-Vision已经露了苗头。

7、梅罗领衔世界杯谢幕最强阵！遇上法国队 这群老将真会被打爆吗？

最近，这个AI时空漫游Vlog在Youtube上爆火，简直一夜封神。

年底交货。

8、利雅得新月官方宣布签下荷兰国脚萨默维尔 转会费6000万+500万欧

她想离产品、离代码、离模型再近一点。

更能说明问题的是它赢在哪里。

AI Coding，就是团队下半年要重点打透的那块肌肉，也是最有说服力的一块。

目前大模型公司都在追求语言层面的通用智能，但物理层面的通用智能才刚刚开始。