两家的智能体之战，才刚刚打响。

1、高比体育 李述昊的判断走得很远：全球最终会有 1000 亿个智能体，普通人每人 10 个。

https://www.makeuseof.com/claude-cowork-automated-away-job/ 这个故事发生在「Record a Skill」上线之前，用的还是手写 Skill 的方式。高比体育它是一个人 + AI，重建了整个历史现场。

2、49岁男子被控连杀两长辈和小学老师，作案动机披露

编程也一样，代码AI一秒就能生成，可亲手把逻辑搭起来的过程，锻炼的是大脑。

3、本周六起延时开放！洛阳民俗博物馆发布公告

在一个人人都把数据当护城河的行业里，这本身就是一种姿态。

4、太凉快！今天，无锡这里都是人！

偷懒的写法是「这位置有片了，当重复，放行」。

5、轻断食再次封神！复旦大学研究证实，让肝脏脂肪在5个月内少20.5%

但今年，这道门槛被打穿了。

但换来的，全都是「已读不回」。

过去几年，AI算力围着Scaling Law转，火力全部压在「训练」上训练是军备竞赛，但它只打一次。

6、人没了胆囊，身体会有什么变化？2种疾病或会找上门，能不切别切

因此，Light Interaction只在存在可靠历史参考的回访状态下启用去噪缓存：第一步正常计算，中间去噪步复用第一步模型输出，最后一步仍正常计算，用于校正累计误差。

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%。

7、“菜市场禁剥蚕豆”热传，是怕引发“蚕豆病”？最新后续→

此次开源的不仅是模型权重，而是完整的技术栈：模型+推理框架+部署方案。

企业学习闭环 纳德拉提出企业需要拥有自己的learning loop，这是正确的。

8、心脏好不好，关键看这8个“硬指标”！超标一条就很危险

至于背后是哪个大模型，至今未知。

AI能达到金牌线，靠的是大量算力搜索解题路径，在多次尝试里找到对的那一条。

围绕这一直觉，研究人员设计了触发器感知的训练目标，并从理论上将其转化为一个更易实现的诱导掩码过程。

9、央视、人民日报等齐发声：电车“重量税”呼之欲出？

对理论统计学家而言，历史在此刻被粗暴地折叠了。

真正的护城河：从1套到27000套 具身智能有一个残酷真相：让机器人成功表演一次不难，难的是换工厂、换国家、换物体后，还能快速上线稳定运行。

10、火箭队4位高塔之外，还有奇兵？22岁控卫可防中锋，难怪斯通不签新内线

每一条记忆的来源、时间、可信度你都看得见，也随时可以隐藏、删除、冻结。

它接收地图提供的全局方向，结合机器人第一视角判断下一步应该经过的位置，并在执行偏差发生后主动恢复。

1、央媒评中国籍数学家问鼎菲尔兹奖：向着最高峰攀爬，中国人志气骨气底气十足

就像处理器和存储层级，从计算机诞生第一天起就是分立的两套体系。

2、榜单综述｜第3轮

但如果你问一圈做AI的人，2026年最让他们睡不着觉的事情是什么，答案出奇一致—— 不是模型不够强，是算力不够用了。

3、健康日历

V4正式版打造的一款《我的世界》+《无人深空》的混合游戏HTML，可玩度还是比较高的。短发女孩这样穿，真好看！有网友称，Kimi K3是月之暗面的Mythos时刻，在3D生成方面非常出色： 在Three.js 中实现尼米兹级航空母舰上的战斗机起飞与回收 网友实测，K3一句话就能做小游戏，CS、英雄联盟、炉石，都是K3一句话做出。

4、英格兰止步半决赛！魔咒延续60年，40年首负阿根廷，5纪录告破

Bloom还特意强调，这不是因为AI动用了什么更复杂的武器，而是我们原本以为，这道题比它实际上难得多。

5、王兴兴登上《时代》封面，回应“病毒式走红带来压力”

Meta和亚马逊的打榜之所以荒诞，就在于它们拼的是Token的「产量」，却漏算了「消费质量」。

6、美国NHTSA启动规则制定，考虑强制车辆配备紧急逃生系统

把思考外包给AI，一开始只是图省事。

依托专属的具身自主实验体系，平台打破了仿真计算与实体实验的场景壁垒，搭建起干湿自主迭代的闭环：AI 自主生成科研假设 → 智能体完成多维度仿真筛选 → 自动化实验设备承接落地测试 → 实测数据实时回流迭代。

他们把各自的模型、数据和训练体系摆上桌面。

7、27亿元人民币签38岁库里，李宁到底是不是在当冤大头？

当具身智能在全国爆火，当全球汽车巨头寻找下一代突破口——所有这些宏大叙事，最终都落在了最基础的底层物理动力上。

面对争议，他只说了一句：「这些在人们看到电影之前发生的讨论，永远无关紧要——因为吵的人都还不知道这部电影到底是什么。

8、国际乒联公布世界排名：王楚钦断崖式领跑太夸张，张本兄妹排第几

这次，磐石2.0想要更进一步——实现科学多模态统一推理（Unified Scientific Multimodal Reasoning）。

模型学好了技能，却认不出红色的塑料箱，适应不了偏暗的灯光，也跨不过那高出的5厘米。

「如果创业公司做的事情很容易被纳入大厂的基座模型，前景就不会太好。

他们要立的，是AI的地基 行业狂飙热炒到今天，聚光灯几乎全打在最聪明的那颗「大脑」上。