AI应用的爆发，重新点燃了用户那股「想挨个试一试」的冲动。

1、乐鱼电子 市场研究机构Frost&Sullivan的预测更为乐观：2020~2030年全球手持智能影像设备市场的复合年增长率为15.9%，到2030年市场规模将达到799.3亿元。

所以，中国未来也不可能只有一种类型，不能都是“胖”的，还是要“环肥燕瘦”，否则就是从一种同质化变成另一种同质化。乐鱼电子到今年，B站仍在加码，官方称2025年站内视频播客日均消耗时长超过3500万分钟，2026年还要“焕发新的势能”。

2、日本赢巴西，我赌输了。

为什么它是「全球唯二」？ 你可能会说：LoRA微调有什么了不起的？满大街都是。

3、1换5，我看不懂但大受震撼！30队最下头操作，没有之一！

他给大模型出的题，来自数学家Melvyn Nathanson的一篇论文。

4、集成GPT-5.5能力，OpenAI升级「生命科学版GPT」，将合作诺和诺德

这条线，程衍樑分得很清楚。

5、《漫威金刚狼》演员透露演新狼叔焚诀 研究疯狗！

这种一号位亲自下场的积极姿态，只是展会竞争群像的一面。

抓零件考验指尖的精细操作，搬料筐考验移动中的稳定作业，而把这些任务串成一条流水线跑通，考验的就是“眼脑手”的协同配合。

他给出了吓人的时间表——2年之内，AI将在所有数学证明领域彻底超越人类。

6、刚刚

机器人面对的任务也在时刻变化。

FabriX为了不让大模型直接下发最终调度指令，重新定义了大模型的位置。

7、丢人！上海阿根廷球迷在警方面前公然挑衅 模仿猩猩种族歧视黑人

这叫“理解力债务”——真正的代价不是Token账单，而是某天你要调试一个团队里没人读过的系统。

这些能力能否迁移到物理世界的真实任务中，很大程度上还是取决于小机器人们在物理世界中攒到的经验。

8、马斯克站C位，黄仁勋皮衣换西装！17位大佬同框暴露“霸总相”

于是还能自我安慰一句：它只是在拼装已有知识，算不上真正的原创想法。

黄仁勋说：“家庭AI超级计算机将像现代家电一样普及，这场PC再发明与智能手机的诞生同等量级。

各种新想法、新工具、新实验爆炸式涌现，远超组织的消化能力。

9、天丝“挥泪斩马谡”

面对复杂规划、长文本分析和多步骤任务，系统又需要调用云端推理能力，完成更深的判断。

为什么？ 单伟建：这个奥妙，只有在书中才能看到。

10、尼克斯27年史（五）：纽约拯救者 沃尔什如何将尼克斯拉归正轨

人看到一个湿滑的杯子，会下意识知道需要轻一点拿。

机器人通常不在高速、多机协作的环境中运行，前方有人时可以完全刹停，等对方离开后再恢复动作，也可以低速绕行。

1、5.83倍加速！PolicyTrim：让VLA机器人少走弯路、更快完成任务

△图片AI生成 用户能看到的只是水面之上的API接口，水面之下是厚厚的算子库、编译器、运行时、驱动层，以及围绕这些核心组件的调试工具和性能分析套件。

2、全靠蒙的萝卜纸巾猫，咋就人传人了

中小企业应该齐心协力，共同建设和维护好行业生态，服从行业协会自律要求，与大企业一起维护行业秩序和整体利益。

3、我们——两岸青年最美的青春注脚（两岸观察）

过去以对话框为核心的交互方式，其实很难承载持续时间更长、执行步骤更多、多个任务同时推进的开发流程。布朗年薪200万美元！广厦为了季后赛，主动提出让其养伤ReAct做了一件很关键的事：把“推理”和“行动”绑定成一个循环过程 大模型不再是一次性输出答案，而是先进行可解释的思考，再调用工具执行动作，执行之后再观察环境反馈，然后进入下一轮推理。

4、AMD首发2nm GPU挑战英伟达，OpenAI等巨头已下单

从来没有一个行业永远在扩产，只是阶段性的。

5、止住客场六连败后，浙江队瞄准亚冠联赛，目标小组出线

2年，AI将在数学上彻底超越人类 Tsimerman因彻底解决「安德烈-奥尔特猜想」（André-Oort Conjecture）等算术几何难题获奖——那是代数几何皇冠上的明珠，几代数学家都啃不动的硬骨头。

6、利好突袭！盘中，全线拉升！涨停潮突现，什么情况？

丁文超把它称为One Model结构。

Video Expert模拟动作后果，Value Expert把后果转成可优化信号，两者结合，才构成完整的RL训练闭环。

第三步，再把每条边的一个标签，扩展成两个标签。

7、东欧客户只发来头像和昵称，他靠Accio Work分析出百万美元大单

这就是近两年行业频繁提到世界模型（World Model）的重要原因，它是AI对于现实世界的一种“认知能力”。

两项人才计划的区别是： LongCat顶尖人才校招计划为LongCat大模型团队在全球范围内吸引顶尖人才，目标是搭建一支高人才密度的基座大模型团队，攀登模型能力的最前沿。

8、正式放弃！6200万大合同！36小时内尽快交易

所以，Anthropic现在干脆用Claude来review代码。

大家有点着急。

AnySearch踩中的正是这个变化。

他的落地流程是：figma画草图，用AI不断抽卡打磨→Google AI Studio做前端demo→把页面补进项目文档，再把任务拆成模块，交给AI IDE分批开发。