发一条Slack消息、更新一个issue，这类会真去改动外部系统的操作，能做成一个按钮直接放在页面上。

1、高比体育 如果强行把模型的预测动作和原始轨迹的固定时间点绑死，模型学到的就成了采集员的手速，而不是任务本身的规律。

据悉，自1989年中国队首次获得团体第一以来，今年已是第26次登顶，连续8届有队员获得满分金牌！ 此外，还有1位英国、1位韩国和2位美国选手，获得IMO 2026满分金牌。高比体育「在某些任务和场景中，我们发现用WAM比VLA更高效，尤其是在我们特别关注模型的鲁棒性和数据效率的情况下。

2、二代“豆包手机”上手体验：左手抖音右手瑞幸，让App们开始排队打工

一天几十上百个PR从智能体手里冒出来，他真正的活儿，是判断哪些能合、哪些得打回去。

3、泳池发现呕吐物，合肥市游泳馆暂停营业，工作人员回应：系个人行为，对市民作了补偿，再游的市民每人再补一张票_网易订阅

ΔR的重要性在于，它把企业的经营结果转化为认知系统的学习信号。

4、弗里茨怎么就成了小兹维列夫的苦主呢？

Scott Shambaugh是matplotlib的志愿维护者。

5、击败世界第一夺冠！中国女乒15岁新星崛起：专治日乒看齐孙颖莎

ABot-ER取得3项SOTA，并登顶数十家机构联合发布的Embodied Arena 2D-EQA AgentOS则将规划与执行从本体中解耦，通过插件式Skill接入，让同一套系统能适配各种异构机器人。

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」。

第二题：模拟太阳系，共用一个「时钟」 再来测试一个交互类的，让V2.5徒手捏一个太阳系。

6、湖北医药学院：把民生实事办进师生心坎

效果立竿见影。

更新一出，评论区就有人直接喊话：希望Anthropic赶紧抄一个，Claude现在的搜索「烂得可怕」。

7、全球反移民浪潮下，印度为何还忙着推动“人口出海”？

」 等智能体真的起来，他们回头一看，发现自己的硬件「非常适合做智能体」。

一个入口 搜遍你的整个ChatGPT 这次更新，不是让ChatGPT去搜互联网，那是它早就有的功能。

8、减脂打工人，终于开始吃“预制人粮”了

M = 6。

但是，从佟博士的角度看，Ontology仍然只是企业认知系统的一部分。

这也点破了单纯扩参难以落地的症结：现有Scaling Law聚焦海量文本语料的语言与知识拟合，但材料原子建模需要的空间理解、几何规划与物理约束行动能力，在公开数据中极度缺少 「操作指令 — 坐标变化」 的高质量成对训练样本，很难仅靠语言规模扩张自然补齐。

9、自宣加盟！辽宁队签约新援，场均17+9，补足短板，乌戈冲击季后赛

致命的危险——当Gemini成为军方的「黑盒」 抛开道德谴责，特纳作为一名前沿AI研究员，指出一个极其恐怖的技术安全风险。

qrdl的论证倒不情绪化。

10、西部排名大变脸！2队抢第1，火箭掉第4，湖人升第5，快船直冲前8

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。

灵犀的做法是：大家围着同一个助理干活。

1、既是名利场又是竞技场的温网，今年谁又赢了？

为什么灵犀敢说自己是「真助理」 2026年了，Agent已经不新鲜了。

2、爱马仕镶3025颗钻，她的人生比这更璀璨

从这个角度看，纳德拉近期的两篇文章和Karp的CNBC访谈非常重要。

3、每天躺平却瘦了？这些习惯让我“被迫”掉秤！

已发布的、进度元数据、没传完的碎片。8换2大交易！华子联手三球！森林狼最后一搏剩下那约9分钟怎么办？开第二个窗口，第三个，第四个。

4、首马241次马234，刘晶娅用了两个月：跑赢了，也跑吐了

所有公式图表、实验参数、运行代码、成败数据、推演日志，均会按照专业标准自动结构化归档、统一留存、全程留痕。

5、被佛得角逼入绝境的阿根廷难疲态尽显？但这或许是最大喜讯

Steinberger说得更绝：别再给编程智能体写提示词了，你该设计喂给它们提示词的循环。

6、乌黑猪肺被“神水”净化？上海民警现场做实验，还原保健品诈骗套路

脚下是草，抬眼是蓝天，一条圆石小路从脚边铺出去，绕过橡树，通向树后那间小屋—— 木板墙、原木立柱、圆石屋顶、一根红砖烟囱，墙上四周还嵌着玻璃窗。

模型可以叫停，访问可以暂停，PR可以关闭。

第一块，备课对齐。

7、股价暴涨170%背后，群核科技AI变现能力待考

这才是整场地震真正的震中。

参赛即路演，获奖即融资。

8、聚焦｜贾一凡/张殊贤：29比30之后，许多困难需面对

第二套是 Cyber Range，在模拟企业网络中测试模型自主执行多步骤攻击链的能力。

值得玩味的是时机。

所有模块层层递进，逻辑丝丝入扣。

未来AI for Science更需要面向行动能力的Action Scaling，让模型在可执行任务、工具调用、环境反馈和物理验证中学习如何完成真实科研任务。