你看不到的是：这段话到底被发给了 GPT、Claude，还是某个便宜得多的开源模型。

1、欧宝足球 每完成一项自动打勾。

DePue在帖子中，以略带调侃的语气写道：这大概是我这几天读到最疯狂的东西了……看来是进奇点了。欧宝足球不过这个方向至少需要5年才能验证，需要星舰批量发射、太空光伏能部署、有10年以上的寿命。

2、深圳男篮还活着！

总结自己的基因，不要盲目模仿别人。

3、星舰第13飞，牵动SpaceX万亿估值

具体来说，WAM‑TTT的底座是一个预训练好的世界动作模型（World Action Model，WAM）。

4、阿特金森和乌度卡 谁是季后赛最差主教练 这两人风评为何反转大

等到今年行业多款主流大模型上新时，不少核心算子就是靠这套编译器写出来的。

5、恭喜广东队！山东最强王牌或被朱芳雨挖走，这可是加强版萨林杰

API调用结构也说明问题：20%聊天，30%Agent工作流，30%代码生成，剩余来自GenUI——场景分布均衡，不是靠单一爆款撑起来的虚假繁荣。

所有的能力不能缺，但是不同模式对能力密度的要求不同，所以企业首先要搞清楚自己的比较优势在哪里。

我们在实践中逐步加深了对手的重要性的认知。

6、OPC创业者看过来，最高10万美元云资源等你拿

透明材质光学属性复杂，历来算机器人视觉的硬骨头。

现在，单伟建是太盟投资集团（PAG）创始人、执行董事长。

7、达卡里・约翰逊当选2025-2026赛季CBA联赛卡特彼勒月度最佳防守球员！

第一类已具备平台消费决策习惯，会搜索、比较、收藏、看测评，集中在3C、户外、旅行、汽车、男士护肤等领域；第二类是内容消费型，更多把小红书当作信息、测评，而非强交易平台；第三类是被事件或兴趣内容带进来的用户，比如世界杯、体育、车、数码等。

△复旦大学哲学学院教授，孙宁 沿着这条思路，孙宁提出，一种深度扎根于世界的智能，至少需要身体、环境、他者和历史。

8、留住季后赛奇兵！深圳敲定内线外援巴吉，广东引进传闻落空

但有个展台，却有点不一样。

与此同时，过去的触觉模型大多建立在单一传感器或小规模数据集上。

2023、2024年，大家觉得机器人连「动」都困难；运动能力提升后，又有人说它不能「干活」；到了2025、2026年，机器人能干一些活了，质疑又变成了「它只能完成单步任务，无法处理长序列」。

9、腾讯公布微信AI生态全新布局，同程旅行成为首批接入OTA

如果只看功能列表，灵犀和市面上的通用Agent甚至有不少重合。

外资控制一家全国性中资银行独此一家，30个月的谈判又面临层层僵局。

10、CBA最荒诞顶薪！南京队150万逼走队长，日本B联赛开三倍工资抢人

Harness Proposal：提有边界的改法 拿到结构化失败证据后，同一个模型会切换成proposer，针对已挖出的失败机制提出候选Harness edit。

他甚至写过一篇论文，专门给「AI如何灭绝人类」建分类学。

1、首个昆士兰自由行旅游通票正式推出

而AI服务器产业正在快速发展，对于制造环节提出了更高要求。

2、不同年龄和性别，跑步水平怎么比才公平？这套算法给你答案

这是Anthropic刚刚在长文博客中，发表的暴论。

3、这家银行逆势扩容助贷合作名单，与美团合作方式从被推荐客户变更为共同出资

作者：宋志平，著名经营管理专家、中国上市公司协会会长 总裁读书会（ID：winnerbook_club） 反内卷，不仅需要企业、政府相关部门的参与，还需要一个能够超越单个企业利益、站在行业全局高度的角色——行业协会，来主导行业自律。仁爱礁发生激烈冲突！中国海警理智出手，一名菲人员头部受伤流血另据小红书内部人士透露，实际投入不到10亿元。

4、詹姆斯决定最快下周揭晓！5队争夺进入冲刺 骑士领跑哈登公开招募

我们的核心目标始终是打磨基础模型和上层开发工具。

5、拉爵计划有变需要省钱！曼联恐放弃买第三中场，或关注卡塞米罗廉价替代者

把时间线往前拉，优理奇围绕触觉展开的路线已经相当清晰。

6、CBA：北京男篮正式放弃麦基，米切尔告别CBA，国内教练没有杨瀚森说明书，山西续约迪亚洛

GW级智算时代，能源成为核心竞争变量 当前，AI算力需求指数级爆发，国内智算中心建设加速从百MW级向GW级集群跃迁。

工作记忆 多轮改稿里，还有一类信息更微妙。

这套能力不只停留在展台上，它已经在汽车等典型制造业得到大规模落地。

7、第一次看粤BA，我很震撼

我们每投资一个行业，就会对整个产业链进行梳理，从而找到一个非常好的赛道中的好项目。

在IPO倒计时与增长焦虑的双重压力下，拿下世界杯版权已不再是“锦上添花”的营销动作，而是小红书突破增长瓶颈的必答题。

8、视频丨利润1.4万亿元！央企上半年“成绩单”出炉 下半年发力方向定了

同一个展台上，还摆着一部手机。

GitHub开源链接：https://github.com/OpenBMB/StaffDeck StaffDeck的设计思路是：将每一个AI Agent视为企业里的正式员工，而非一个等待着被唤醒的「解题机器」。

10年数据信仰的延续 物理AI的第一个落地赛道是自动驾驶，而这10年走过的工程化、规模化之路，展现出的是“瓶颈迁移史”。

而这些能力，其实也直接决定了企业敢不敢让Agent走出实验区，进入「核心生产流程」。