（图源：Chirikov／CSHE） 为什么？这是「外包」，不是「学习」。

1、kk体育 「我们在硬件上还没成功过，有自知之明。

可Sol的出现却告诉你：越攥得紧，越贵、越慢、越差。kk体育报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

2、送走夺冠功臣？雷霆计划执行球队选项，给了钱再交易

面壁的一个真机demo case演示令人印象深刻：一只宇树Go2机器狗紧紧跟随一名指定人员。

3、徐昕难回广东队；首钢队放弃NBA冠军中锋，场均仅8分5篮板

打入光刻机等半导体制造设备供应链，是对其电机一致性与稳定性的最高背书。

4、安谋科技WAIC爆更：打出AIoT组合拳，NPU放大招，剧透下一代VPU，牵头发起开源AIOS联盟

一旦交互轨迹变长，系统面对的不只是「多生成几帧」，推理链路中的几类基础开销都会被放大： 历史信息更重：为保持长时一致性，模型需保留足够的上下文，KV cache的显存压力难以忽略； 注意力计算更重：当前生成视频片段需要参考更长历史，上下文越长，生成主干中的注意力开销越高； 去噪成本更重：每生成一个视频片段，模型都需要多次运行Transformer完成逐步去噪。

5、暴汗=燃脂？你被骗了多少年！

智元机器人的姚卯青直言，模型决定起点，数据定义终局——靠全栈飞轮硬冲数据、表征、闭环三道墙。

它翻了一遍训练流程，发现了一个缓存漏洞：任务启动前会先检查本地有没有一个向量缓存文件，如果有，就直接用、不再校验。

但这笔钱办成了哪件事、顶了几个人力、这活到底该不该交给大模型，账上一个字都查不出来。

6、交最多的税，挨最毒的打！勇士狂输53分，没库里胜率12.5%！科尔：耻辱

搜索升级本身没有改动任何隐私政策，官方也没宣布新的数据用途，但它却让你这几年攒下的东西，分量更重了。

于是，衡量算力的那把尺子，也换掉了计量单位。

7、中国最快乐的城市，一不小心火了30年

Loop能自己跑而不自嗨，靠的是一套「目标驱动」机制，在Claude Code里对应/goal命令。

效果立竿见影，环境构建成功率从16.5%飙升至57.2%，累计沉淀出覆盖12种编程语言、超10万个可运行、可验证的仓库环境。

8、奥斯卡：来到中国这么长时间，我在云南的生活最滋润

过去一年，这个领域最热闹的是视频生成，比谁的画面更逼真、更长、更一致。

机器人关节对电机的要求极为苛刻：体积小、扭矩大、精度高。

它能替老师干的，大致是三块。

9、前瞻

」 但把算力聚起来只是第一步。

产品设计重点不是单项参数叠加，而是围绕连续运行、控制一致性、系统协同与真实任务完成能力进行综合平衡。

10、近10年“健康赤字”怎么填？首份百岁健康标准给出答案

报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

这次他休假回来，一边收拾行李，一边让Claude按同样的标准，分析他自己的基因组。

1、试运行！太原-晋中开通快速公交线路

谷歌发布的测试结果，也显示Gemini 3.6 Flash在代码任务上被其他模型超越，仅在视觉和上下文基准测试中持续保持领先水平。

2、Shams：森林狼将兰德尔交易至篮网，克拉克斯顿将赴公牛

科研端的合作同样在这次WAIC集中落地。

3、记者：切尔西即将签下拉克鲁瓦，转会费总价超过5500万镑

「边真的只被覆盖了两次吗？算错没有？」 「你是不是把重复的死胡同当成循环了？」 「你这个归纳法是不是偷偷引入了桥？」 只有被严格纠错还能活下来的证明，才有资格进入下一轮。科里森：伦德伯格懂得如何赢球 这是球员最宝贵的特质四步在一个界面里完成，不用在不同软件之间来回切换。

4、跟着麦基，打卡首钢园！

两个差距都比 2025 年内部评估中测到的 6 到 10 个月更窄。

5、豪斯:在火箭打球信心爆棚 熟悉球队打法让我速热

站在2026年中回看，AI视频赛道正在经历一轮剧烈的格局重塑。

6、反转出现，内贾德重出江湖，伊朗宣战，万斯表示美国无法取胜

因为，早在2018年，Jeff Dean就曾公开签署过一份著名的《反对致命自主武器誓言》，承诺「绝不参与或支持致命自主武器的开发、制造、交易或使用」。

经过系统级调优，才能让这套复杂程度远高于英伟达方案的异构系统，实现长时间稳定运行，系统可靠性达到99.9%，真正实现大规模商用。

苹果在隐私和性能之间做了取舍，选了前者。

7、锐评郑钦文进八强：赢球也是一种罪？第一盘表现怎么又骂疯了？

Claude Science虽然图表动效做得不错，但关键矩阵和本征值全都没给，甚至在假设上把全局和局域去极化混为一谈，逻辑底层直接打架。

特纳讽刺道，「有人说他们是在积攒政治资本。

8、“冰杯经济”爆发？ 盒马和保乐力加的“吃冰”实验

汽车的普及离不开高速公路，电商的爆发离不开移动支付。

英国国家网络安全中心已经呼吁各机构加固网络安全基线，并利用 AI 增强防御能力。

梅卡曼德创始人邵天兰在达沃斯世界经济论坛上说过：物理AI不指向某一种具体形态，而是一套通用能力。

只有语言层面与物理层面的通用智能同时实现，才能实现真正的AGI。