检查越能量化，它越能自己判断做没做对，你要盯的地方就越少。

1、金年会娱乐 推测来看，近期3.5 Pro的开发进展并不理想，因此他们启动了全新的预训练课程。

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。金年会娱乐Agent Store，像一个智能电器集市。

2、狂轰30分！哈登硬了，天王山赢了！这场球，他为自己正名！

过去一年里，从o3到各家旗舰，一茬又一茬的模型冲上来，全卡在130的门口，谁也没能真正踏进「天才区间」。

3、足协杯第五轮综述：4场比赛点球决胜，兰州以下克上挺进八强

他毫不吝啬自己的震撼与兴奋，但在这份敬畏的底色里，却渗出了一丝后背发凉的失落感： 这个猜想是统计领域内最有趣的未解之谜…… GPT-5.6解决了它，但我多希望，这是由人类来完成的。

4、7人离队，4人加盟！火箭队组建全新阵容，引援未结束？斯通仍有后手

过去，你可能会先说它是资深安全工程师；再命令它第一步遍历文件、第二步逐个排查、第三步汇总成表；末了还千叮咛万嘱咐，务必简洁、别漏任何边角情况、最后用表格返回。

5、金山办公持续落子AI办公：灵犀专业版、WPS Comate同日发布

此外还有一个点是生态可复制，超聚变AI Lab+FusionXplay把别人趟通的路直接搬过来。

数据清零了，担忧清不了零 Agentic coding工具，握着你电脑的最高权限：读文件、改代码、跑命令。

该模型有望以极低的成本，完美媲美甚至超越美国最顶尖的AI系统。

6、世界杯前夜，为什么姆巴佩越来越有争议？

这一切「感觉太美好了」，于是理性判断集体下线。

过去几年，大模型领域最成功的经验总结莫过于「Scaling Law（缩放定律）」。

7、史诗级4方交易方案：字母去勇士，杜兰特联手华子，火箭冤大头啊

它不考核材料识别、理论辨析类问题，只聚焦基础空间操作任务：模型能否按照指令精准调整原子排布？ 图1： AtomWorld 基准测试流程示意图。

用户qrdl在论坛发帖，说CritPT自5.4以来几乎没动，除非他们找到了给基准刷分的办法，否则结果也就这样。

8、受台风“红霞”影响 应急管理部对广东、福建启动国家地质灾害四级应急响应

其输出结果呈现明显的「降智」现象，仅抓取了部分突变位置，严重缺失ClinVar/gnomAD等关键临床数据库的交叉验证，完全没有建立起结构域与乳腺癌致病性之间的关联。

WAIC现场亚毫米级线束装配，就是「手」的极致体现。

然而，接下来的操作堪称魔幻。

9、爆冷赢球打出中国女排气势，主教练：我们会珍惜每一场比赛

用一把AI能轻松通关的尺子，去衡量下一代人的能力，量出来的数字还剩多少意义？ 这才是奥特曼真正焦虑的地方：学生用不用AI不是最要紧的，会不会验证AI，才要紧。

资源利用率跌进谷底，Token账单一路飙升。

10、公牛三方交易得篮网中锋克拉克斯顿

苹果在隐私和性能之间做了取舍，选了前者。

Skill是最现实的认知载体 在佟博士目前的体系中，Skill是企业认知资产最重要的工程载体。

1、从“世界杯”到“野球节”，小红书为何执着体育？

这个差别在严肃办公场景里，是质变。

2、0球0助攻0出场！继德尚后，法国又一功臣或离队，齐达内恐也有心无力

一个故障页，能把出错的测试、它背后的函数、监控里冒出来的错误尖峰、还有这次会话里跑出来的根因推理，全汇到同一张纸上。

3、官宣拒绝续约！日本男篮当家后卫，基本告别NBA

技术报告地址：https://arxiv.org/pdf/2607.05471 「单文件跑分高」和「项目里真能干活」，是两码事 必须要认清的现实：让AI「补一段函数」和让AI「干完一件工程活」，是两个量级的能力。广汽本田合作延至2038年，维持对等股比「未来我们真正要做的，是训练一个能原生理解上下文、能预测未来的模型。

4、合同到期走人！CBA昔日顶级大前锋告别新疆男篮，会重返老东家吗

当不确定性如此之大、赌注又如此之高时，带着「审慎的乐观」稳步前行，才是明智且正确的策略。

5、温和回升，上半年成都CPI累计上涨1.3%

一轮轮打磨下来，模型就自己长出了「下一步该干什么」的判断。

6、看完 Nike 世界杯预热大片，开赛倒计时准备！

一个爱信仰、爱行善、亲赴前线的完美人设，就这样立了起来。

大语言模型能吃到的文本信息量已经快要见底了，视频语料也即将枯竭。

属于国产算力与中国Agent生态的黄金时代，正在到来！新智元报道 一觉醒来，谷歌突然就掏出了一张王炸！ 据The Information独家爆料，谷歌正在研发一款代号「Frozen v2」的神秘服务器芯片——把Gemini模型的部分底层架构，永久蚀刻进硅片。

7、白花1292万！广东水货外援不能要，无力对抗周琦，朱芳雨不坑辽篮

用能跑通的极简提示、最少工具直接开跑，缺了再补。

• 无需从头训练：作为后训练框架，可以基于已有VLA模型继续优化，降低数据收集和训练成本。

8、WEEK2+WEEK3

谷歌这种赶鸭子上架，败坏口碑的做法到底图什么？ 谷歌还能在AGI竞赛中有一席之地吗？ 参考资料： https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/ https://x.com/Waguri_Kaoruko8/status/2079432904283754652 编辑：大卫新智元报道 一口气三连，谷歌这波是真的不装了。

横空出世的六边形战士，是假的 很多人冲向Hugging Face，准备下载这个「MIT协议开源」的1.6万亿参数模型。

这不是夸张。

要做到这一点，它手里就得一直攥着你的登录凭证，以及一大把系统级权限。