用他自己的话说，「在LLM出现之前，一个人在奥克兰狭小的公寓里，一年写出Bun」。

1、leyuapp 轴向磁通电机，到底厉害在哪？ 传统电机是「径向磁通」的，磁场方向从中心向外辐射，像个圆柱体。

第二题：模拟太阳系，共用一个「时钟」 再来测试一个交互类的，让V2.5徒手捏一个太阳系。leyuapp2026年3月，超维动力对外发布超10万小时的第一人称数据集KAI Ego Dataset。

2、宁波FC官宣李玮锋担任主教练，首战深圳青年人，期盼积分清零

姚期智院士在2025全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛的致辞 大赛专家指导委员会主席由姚期智院士挂帅（图灵奖得主、中国科学院院士），首创「人工智能专家+具身智能专家+人类技能大师」三元评审体系，为GDPS赛事评审标准与技术方向把舵定调。

3、勇士92-88淘汰湖人，杀入决赛，11号秀再立大功，库里帮手诞生

Sol看的则是两个量：P = 所有数的乘积，K = 大于1的数的个数。

4、终极前瞻：八年后的莞深大战为什么注定火光四溅？

从「API产品」到「可运维平台」，这是最后一块拼图。

5、朋友来一个问一个的宝藏好物，这10款直接封神！

1536年，都铎王朝的伦敦。

资本催熟的「纯硬件故事」已经讲完，全球最聪明的头脑都在向同一个方向聚焦：单打独斗的时代结束了，体系化作战才是破局的关键。

2026年10月23—25日·上海张江科学会堂。

6、挖走广州主帅米切尔？广东队被曝欲签约外教，朱芳雨将签回徐昕！

而多数人，从没点开过那个开关。

1957年，埃尔德什在一篇论文里问出了这道题，一口气问了三问，问的是单位圆上零点多项式的模。

7、宿茂臻回应王大雷恢复进展，谈精气神提升：韩鹏单聊部分球员

第二印象甚至更差： CursorBench上，Gemini 3.6 Flash还不如Cursor的Composer 2.5。

那条乌干达孤儿院的视频里，欢呼的女子、举棒棒糖的孩子、身后的横幅，全是AI凭空捏造。

8、从“方案展示”到“现场共创”！WAIC后百余名校长教师走进嘉定真实课堂，共创AI教育“实操指南”

按照他设想，老师布置那种非用AI不可的项目，学生反而得动更多脑子、想更多新东西。

真场景、真需求、真出题人——场景不是PPT里的迷宫，是GDPS预先设计好的考场。

ABC发去问询几天后，才突然冒出一个「Lilly基金会有限公司」的登记，状态却是——「不合规」。

9、索赔570亿！别让普华永道跑了

随着接入的应用越挂越多，工作日高峰期的并发压力不断攀升，吞吐终于撞上天花板。

有回他只让模型跑个数据查询，模型自己回了一句：我发现这份数据一直在变，那我起个Loop，每30分钟给你出份报告。

10、最新

一瞬间，全球AI圈沸腾了。

灵犀这个体验，确实不一样。

1、17轮下来中超扑救前5的门将 申花门将教练原来指导过法国+阿根廷门将

通过把原本用于Decode实例重复前缀存储去重的Decode Radix Cache技术，创新性地迁移至跨集群异构PD分离架构之中，将跨集群的KV Cache传输数据量降低了一个数量级。

2、德约vs辛纳：依然不屈的好胜与漫长的和解

一本经济账。

3、谷歌Gemini 4开跑了！一夜三连发

每一次试错、每一组数据、每一轮推演，都不再是单一科研的成本消耗，而是支撑后续创新、驱动 AI 科研能力进化的核心资产，有效帮助科研工作实现复利式增长。看完法国2-0完胜摩洛哥！不得不承认5个事实，法国极具冠军相！按时间间隔触发，像闹钟。

4、87比64大胜23分！广东掀翻深圳冲冠有戏：宏远三少砍49分13板

过去，多半只能靠拼凑和估算，现在总算有据可查了。

5、没风度？38岁阿根廷功勋拒罗德里致意！贴面怒喷：你对裁判哭诉1整周

不负众望，AI捣鼓出一个自己命名为PowerCool的学习率调度技巧，成绩相当能打。

6、XBOX工程副总裁上任两月即离职 转投AI初创公司

这三层架构决定了ABot的每一次迭代，都不是孤立地点亮某个新技能，而是像生物进化一样，随着任务和部署的增多进行整体演进。

8K直出，算力却没爆 除此之外，交付级的图是要拿去印、经得起放大的。

更让我惊喜的是改稿环节。

7、最痛苦的事情就是知道问题出在哪，却无能为力，解析掘金未来

因为AI低质代码泛滥，matplotlib立了条规矩：新代码必须有真人讲得清改动。

GPU利用率不到50%，等于一半的电白烧；说不清Token换来了什么，等于钱花得不明不白。

8、丹麦男友去世后，东北姑娘仍为他生下遗腹子，还为了公婆定居丹麦

当Dobriban与Fithian复核确认，并将配套代码（dobriban/BH）挂上 GitHub 时，一切都尘埃落定了：这不是大模型的幻觉，而是铁打的真理。

AISI 报告中有一句话点明了这个结构：「一旦开源释出，这些选项永久丧失。

无论是材料建模、分子设计、自动化实验，还是更广泛的科学发现流程，AI 若想真正参与科研，就不能只会「解释知识」，还必须学会「执行动作」。

具身第一性原理 把镜头再拉远，大晓真正想解的不是「怎么抓起一件商品」，而是一道更底层的题。