重置来得实在太勤，这位负责人直接被网友封了个「掌管重置的神」。

1、金年会娱乐 结合一系列技术优化，无问芯穹的单位Token推理成本，硬是在一年内，整整降了10倍。

由于Transformer的注意力开销随token数量的平方走，token翻一倍，算力就是四倍。金年会娱乐三者合在一起，不是某台机器人的专属技能包，而是一套通用智能底座。

2、CCTV5直播！北京广东首战，许利民放烟雾弹，杜锋盼奇迹

（图源：Claude Code官方文档） 所谓自主智能体，本质上就是这么一个圈。

3、美国巨头57亿英镑收购廉价航空易捷航空

说得再直白点，它开始长出自己的「文件系统」。

4、侵占我国 450 平方公里土地，至今拒绝归还，当地村民：还能回去

认错几小时后 CFO递上一张账本 巧的是，就在奥特曼发帖的同一天，OpenAI官网上线了另一篇文章。

5、华润（集团）有限公司董事长调整

比如，先盖住不同颜色方块后 ，让机械臂以红绿蓝顺序揭开。

他们将IMO 2026的全部6道考题，逐字逐句翻译成了机器能够理解的Lean 4形式化题面。

但方向已经很清楚了：AI正在从「生成内容」，走向「生成软件」。

6、中国合伙人，集体拯救洋品牌

Genesis管这叫「以软件的速度进化」，号称快 000倍。

大模型想跑得动、还得跑得快，只能从流水线调度、算子内核、量化压缩到计算图一层层榨。

7、就在今天！穆托姆博保持了32年的NBA纪录被打破了

1. 可靠动作chunk扩展（Reliable Action Chunk Extension） 当前很多VLA策略以action chunk形式输出动作序列，但部署时往往只敢执行前几步。

大概就是「你隐约觉得这版有点不对劲，但说不清哪不对」。

8、WAIC搭起的不只是展台，更是中国人工智能与世界的接口

DA-Nav跨城泛化与压力测试 其中，98.15%的纠正成功率最能体现这项研究的价值。

在统一Prompt和固定评分标准下，根据这些优缺点生成一个Anchor Score（锚点分数），作为一把统一尺度下得到的参考分数。

无历史帧输入的pi0.5，算力固定在5.0 TFLOPS，但代价是放弃了历史记忆，模型「忘记过去，只管当下」。

9、红宝丽董事芮敬功减持6.5万股，减持金额40.43万元

每队不超过5人，至少1人具备模型调试或机器人操作经验。

在游戏中实时交互、每个玩家都能创造一个世界，曾经是梦想，但日渐随着技术发展变得清晰，「三个女生AI手搓快穿3D游戏」的爆款故事像一个缩影，显现出一些未来已来的苗头。

10、2026年中国跨境电商SaaS市场行业报告

左右滑动查看 二是，让模型和「真实世界的知识」对齐。

其中，中国科学院自动化研究所牵头磐石科学基础大模型技术攻关，其产业化平台中科闻歌主攻基础大模型训练与文献、创新评价智能体。

1、加码文艺！广州，要把内容做成大产业

所有人的目标只有一个：把每一瓦电，榨出更多Token。

2、张雪峰出殡现场：送行队伍绵延数公里、交警维持秩序、菊花卖脱销

企业为了获得模型服务，必须首先把自己的问题、上下文、数据、工作流程和判断标准暴露给模型。

3、谢贤昏迷进ICU抢救，靠意念强撑到谢霆锋返港见最后一面

机器人由此从「生成一个逼真的虚拟未来」，转向「预判自己这一下会对世界造成什么影响」。谈崩了？洛夫顿社媒不满上海男篮言论曝光：“他们不想让我回去”那些举着棒棒糖的孩子，是假的。

4、兵发河南，浙江队盼重振旗鼓，破危局

虽然这次针对比分的「终极预言」与现实擦肩而过，但它向行业展示的，却是从「给出一个猜测」到「交付一件完整的商业成品」的蜕变。

5、2个月估值从88亿暴涨到680亿！最大AI中转站OpenRouter要被收购了

过去衡量软件成功，看的是采纳率：买了多少个席位、多少人活跃、续费了多少。

6、CBA速递！北京男篮官宣下赛季主教练，广东男篮追求李炎哲，北控截胡广东外教

拿个真实场景举例。

随着部署量增长，飞轮才算真正转起来。

经验系统至少管五件事：空间感知、物理交互、精细操作、失败恢复、工具使用。

7、投100万记三分！！湖人氛围那么好吗？

一个分数可能难以令人信服，那么，GPT-5.6离开考场、真刀真枪干活时是什么样？ 光有分不够 把GPT-5.6拉去干活 开发者Amir Bohlooli拿同一个物理模拟prompt，同时喂给Fable 5和GPT-5.6 Sol，本以为会被Fable碾压，结果反被GPT惊到。

这类模型可以沿正确路线前进，却未必知道自己何时已经走偏，更不知道应该如何重新回到路线。

8、魔都宽带山往事，也终于走到了撕逼收场这一步

Tibo：没有降智 我们在查用量 当晚，Tibo（Thibault Sottiaux）就出来说话了，他在OpenAI负责Codex与ChatGPT Work。

这一点，我们接下来会重点说。

旁边展示直接挑战了机器视觉领域公认的「老大难」——透明物体识别。

它声称是2026年3月，但实际上它对 2026 年甚至 2025 年的大部分内容一无所知。