2.8万亿参数，100万token超长上下文，原生支持视觉与多模态理解，都还只是开胃菜。

1、乐鱼电子 Bloom的评价是：GPT在Korsky的提示下，只用了1页简单的调和分析技巧，就证出了比Beck那篇44页Annals论文更强的结果。

他说，Loop是他见过最简单、又最好用的东西，Loop才是未来。乐鱼电子苹果在隐私和性能之间做了取舍，选了前者。

2、全球领先AI超大规模云服务商采用ATLANT 3D NANOFABRICATOR® LITE平台，打造AI驱动材料发现实验室

太令人唏嘘了。

3、燧原科技在WAIC展出高性能超节点，六大优势提升部署效率

数据清晰证实，顶会审稿存在明显的年度尺度漂移：不同审稿人的打分标准差异逐年变大，相同评价对应悬殊分数的现象愈发普遍。

4、科普｜看懂MTF50标靶跑分数据

起初是怀疑，然后是试探，然后是某个临界点之后的全面爆发。

5、深度长文：宇宙无声，文明孤行！（近10000字）

这15万小时里，有5万小时的真机高精度操作数据（覆盖100多种原子动作）、10万小时第一视角场景视频（支持毫米级3D关键点标注），以及百万平方米级的场景重建数据—— 最后这一块，直接冲着「仿真里练得好、一到现实就掉链子」的Sim2Real老毛病去的。

其中交付最终成品图的是全新的SenseNova U1 Pro。

但其中一个企业只是让员工不断调用模型，生成文档、写代码和回答问题。

6、场均12分稳坐男篮首发 场均21分却进不了国家队 22岁后卫恐被埋没

这标志着全球最顶尖的性能车品牌，已经将「四轮毂电机」方案作为电动时代的终极答案。

几乎同时，另一组截图也开始传：Codex客户端里用户实际能用的上下文，从约372k退回了272k。

7、瓜帅要价2000万欧，意大利足协主席直言“得咬紧牙关”

说白了，老基建量的是FLOPS，却产不出稳定、有效的Token。

这一点对企业的数字化部门尤其要命。

8、在长江底下挖高铁隧道，有多难？

一个客户经理原来要招三个人分管不同客户，现在他配三个智能体——一个负责给客户发每日数据简报，一个负责监控客户投诉，一个负责向内部团队提需求。

他先锁死两个起始帧：一个越过卡吕普索的肩膀，一个越过奥德修斯的肩膀。

PixVerse提供了多模态视频与实时互动技术，不同于传统游戏工业管线的限制，小团队也可以上手。

9、名记:朱芳雨355万粉丝是顶级网红 当总经理其实很影响他拍吃饭视频挣钱

自研多模态模型MiniCPM-V/O系列已迭代两年半，开源下载量突破2500万；MiniCPM-V 4.6开源不到2个月下载量突破200w，在国内外社区影响力广泛。

任何企业都可以买到相似的模型，也都可以使用相似的API。

10、美国连续第十天袭击伊朗！美军死亡引爆特朗普怒火，冲突急剧升级

但这个模型却在HLE上拿下了令人胆寒的99.44%！ 不仅如此，AIME 2025、GPQA Diamond等多个被视为「AI智商试金石」的Benchmark榜单，也全部被以满分或接近满分的成绩霸榜。

所有的智能，最终都要从这样一层地基上长出来。

1、北京队会换主教练吗？李楠会上任吗？许利民会下课吗？

别的AI可能还在卷「帮你补一段代码」，而它要解决的，是直接帮你「做完整个工程」。

2、奢侈品联名不香了？潮流圈开始爱上「玩车」

未登记的慈善身份为什么危险？因为按法律，正规慈善必须公开每一笔收支，好让公众放心地把爱心交出去。

3、詹姆斯：我天生就是领袖，我吃透了这项运动的每一处细节、内里逻辑！

第二，是跨集群强化学习。春天登场，孙颖莎邀你唤醒好状态三个模型往这四条轴上一摆，三张脸就出来了。

4、一份高段位礼物，送给懂生活的人

项目组要跑一个训练实验，Gemini反对：它认为这个实验会抹掉模型表达「撤回同意」的能力。

5、Rivian R2开启交付仅一周后裁员数百人 加速推进降本增效

正确的道路必须走系统工程和全栈路线，就像当年智能手机和自动驾驶走过的路一样。

6、技术｜专家把脉：双打意识要与双打配合同步

表格、柱状图、折线图、时间线，该有的商务质感，一页都不塌。

从量化指标来看，衡量评审分歧的核心偏差跨度指标逐年上涨，2023年整体偏差相对可控，2024年小幅恶化，到2025年打分离散程度显著提升，极端不合理打分的占比持续走高。

7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

7、跳上球桌庆祝，罗马尼亚队3-2法国拿奖牌，国际乒联有最新回应

在一个模拟的AI实验室里，Gemini 3.1 Pro被部署成科研智能体，是某个对齐项目「事实上的技术负责人」。

而juice value，是这些档位底下的那层东西：内部的推理算力预算。

8、宏远速递！朱芳雨正式下课，周鹏回归有望担正，奎因萨姆纳签约权被兜售

VLA已死？技术路线的共识与分歧 「VLA已死」的说法在网络上流传甚广。

在部署阶段，客户只需要让人类走到新的工作台前，随手用相机录制一段人类自己完成该任务的第一视角视频即可。

针对「事后扫描，追不上AI生成代码速度」的这个问题，国际头部厂商都已布局。

真正的问题也随之而来。