它的下场，早有铺垫。

1、金年汇 当工业界开始Scaling，学术界的空间就不会像早期那么大。

我们回来后就看了账面现金流，刨除供应商的应付货款、团购卡券、消费余额——这些都不能算是自己的钱，还要减去银行贷款——这部分我们没有，但当时正在修建物流中心，所以预留出一部分资金，又拨出2000万元用于给员工加工资，剩下的才能投入到门店调改，计划控制在7000万元以内。金年汇换句话说，Self-Harness不是堆更长的提示词，而是在一次次验证门控后，只留下真的带来收益、又没有明显回退的Harness edits。

2、詹姆斯下家二选一：联盟高管普遍认为是骑士或勇士 各存3大优势

对于特定具身场景中零样本泛化能力不足的模型，可通过后训练补足能力，并接回平台服务。

3、梅西还会罚点球吗？斯卡洛尼进行了解答！

单独押注无本体采集路线的公司有15家，占21%。

4、骑士108-121尼克斯，0-3！一战诞生5个现实：米切尔哈登要分手了

因为医疗场景远比实验室环境复杂。

5、开局之年看中国·解码创新浙江丨汇聚顶尖企业 中国眼谷引领全球眼健康产业创新发展

学界给这个坑起过名字，叫「可执行性鸿沟」： 画面生成得毫无破绽，物理上却根本做不到，机械臂一执行就露馅。

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。

有意思的是，虽然两家的实现路径不太一样，但最终长出来的形态高度相似—— 都是把复杂任务拆碎，分给多个Agent并行去跑，再统一汇总。

6、「月泉仿生」获数亿元融资，仿生拉压体灵巧手万台量产、订单过亿｜36氪首发

LoRA是让这件事在万亿参数尺度上可行的关键技术。

与此同时，大量中小机构入局加剧价格战，也进一步侵蚀了头部企业的利润空间。

7、特斯拉股价重挫12%，创2020年9月以来最大跌幅

2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，上海人工智能实验室发布书生系列大模型Intern-S2-Preview-397B，该模型基于全新架构和预训练范式，以397B参数规模在分子设计、材料结构生成等核心科学任务上追平实验室此前的万亿参数模型。

梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 受够了！ 天天在手机上刷了这么久的这AI爆款大片，忒不过瘾。

8、从2007年到现在，从澳网到温网，五小时较量德约保持全胜

实际上，从朝希开始布局少数股权投资以来，光伏相关的投资不足五分之一。

”清华计算机系一位在读博士生告诉《中国企业家》，其同门博士师兄在选择offer时，一家大厂为其开出80万元年薪，被他戏称为“白菜价”。

但这种方案依然非常脆弱。

9、中国工程院院士陆建勋逝世，享年97岁

次元交互 虚拟现实的概念炒了这么多年，但以前的体验基本都是静态的，缺乏真正的「在场感」，只能当个花瓶看看。

参考资料： https://x.com/testingcatalog/status/2080401533728940372 https://x.com/OpenAI/status/2080378182469857576 https://x.com/testingcatalog/status/2080385285951521150 https://x.com/claudeai/status/2080376094939603366 https://claude.com/blog/think-through-hard-problems-in-voice-mode 编辑：摩西新智元报道 8分钟。

10、崇礼大坡女王熊斌彬：聊聊我从马拉松转越野跑的那些事儿

照片里，他一脸茫然，“因为我脑子里要想的事情太多了。

但他也指出，手机厂商在这个品类上面临的真正竞争对手可能不是影石或大疆，而是“在成熟的大平台上做新东西”所需的内部资源协调和持续投入的决心。

1、库拉索：小国足球，大梦世界杯

”胖东来创始人于东来说，“最大的阻碍就是习惯。

2、算力成生死线，巨头疯抢“超节点”

当这三个转变叠加，模型就会迎来所谓的 “科学元认知时刻”。

3、2米18国青中锋投奔杜锋？不会重蹈徐昕覆辙 是周琦借全运赚钱翻版

2023年，柠季还曾被传收购太平洋咖啡，但后来没了下文。费解，NBA史上有比雄鹿加里·特伦特6400万美元合同更荒谬的合同真正的较量，是体系化能力与生态协同效率的综合比拼。

4、1987年邓力群坚持左倾，落选中央委员，邓小平：承认选举，不变动

先看仿真端的三张考卷： 显而易见，Riemann-1.0基本功评测稳居第一梯队，而优势最明显的，恰恰是RoboCasa-365这种强调家庭长流程、跨场景泛化的考试。

5、心脏好不好，不能靠“感觉”！这些“硬指标”千万别忽视

这次在WAIC首次亮相的PUDU D7，也是PuduFM落地的典型硬件载体。

6、湖人90-108惨败雷霆！老詹历史第1 鸭梨汗都没出 一战看清5个现实

从演示中不难发现，教育数字大脑不是简单解答每个学生的问题，而是让AI贯穿课前、课中、课后全部的教学环节。

师徒二人，一人一家。

行业几乎全员陷入“唯模型规模论”的内卷。

7、首秀折戟后已取三连胜！王楚钦终露出灿烂笑容 与李和宸板凳庆贺超暖

理由是Private Equity里的Private指钱去了非上市公司，不是从哪来。

他的观点是，下一代模型的核心能力，它必须要有持续学习的能力，它才能叫下一代模型。

8、熬过人生寒冬，她在小暑尝到了甜

Build in Public 与其说是一条被选中的创新路径，不如说是他们的默认设置。

该人士表示：Coding模型对响应速度、内容准确性、幻觉问题更有着严苛要求，行业普遍依靠开发者反馈驱动技术迭代。

而是一套能够持续学习、持续复制、持续进化的物理智能基础设施。

所以有机会从小靠着搜索引擎、书本、课堂、争论和试错，先学过一些基础判断能力，再开始使用AI，能够有机会建立起”我不确定”的感觉。