这次三连弹只是前菜，但压轴的那句官宣，才是真正的重头戏。

1、leyuapp 如果还需要多人编辑、上传、加功能，直接告诉灵犀「你把这个东西部署下去」就行。

他笃定，在最初的震撼下，很少有人会立刻去下载并逐字元检查如此庞大的文件。leyuapp真正该算的，是每完成一个合格任务的总成本，真正该计算的是 全成本公式 =（模型调用费用 + 计算资源 + 人工审查时间 + 重试次数 + 返工成本）÷ 成功达标任务数。

2、半年赚了150万！投行、基金大佬转行卖保险，金融圈悄悄变天了？

金山办公章庆元在发布会上说了一句特别到位的判断——如果你用的是Claude，能记住你使用习惯的是Claude这个软件，不是大模型本身。

3、机器人板块迎政策产业双重催化，机器人ETF易方达（159530）近一月“吸金”累计超42亿元

但方向已经很清楚了：AI正在从「生成内容」，走向「生成软件」。

4、末轮剧本泛滥！强队选择性输球惹争议，功利足球正亵渎世界杯纯粹

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。

5、《置身钉内》后续：24小时，阿里钉钉换帅，无招卸任

这也从侧面说明，在某些情况下，安全与功能难以兼得。

PhyAI面向VLA（视觉-语言-动作）模型与世界模型（WAM），榨干硬件潜力—— 与模型官方仓库相比，PhyAI在NVIDIA GeForce RTX 5090上运行π0、π0.5和GR00T时，分别实现了约2.85倍、1.82倍和2.28倍加速；GR00T在NVIDIA Thor和RTX PRO 6000上也分别实现约1.40倍和4.31倍加速。

话不多说，直接上演示。

6、日子过久了才明白，这8样东西不值得买，都是过来人浪费的钱！

他手上有几十个Loop常年在转： 一个专门盯着他的PR，自动修持续集成（CI）、自动变基； 一个负责让CI保持健康，哪个测试不稳定，它自己去修； 还有一个每30分钟去X上扒一遍用户反馈，聚类整理好了再提交给他。

「书生·端砚」的核心突破在于构建了「读-算-做」一体化闭环，补齐 AI 科研最关键的真实场景反馈链路，打通了数字推演到落地实体实验的关键环节。

7、中国美术学院录取通知书附带30张速写作业，引网友热议

结果30分钟，AI正确识别出一个阿尔茨海默病风险等位基因，以及若干影响药物代谢的基因变异。

有人连夜换掉所有密钥，有人直接卸载了事。

8、「成本极低，却能让生活开挂」的10个好物，应该早点知道的!

解决方案 纳德拉和Karp的判断都非常重要，但他们的论述主要是在解释问题： 纳德拉提出，企业应当拥有自己的 Token Capital 和学习闭环； 纳德拉进一步指出，企业面临反向信息悖论； Karp 警告企业，不要把自己的 Alpha 交给外部模型公司； Palantir 强调数据控制、模型控制、路由控制和主权 AI。

这几乎是，为独立创始人量身定制的利器。

最抓眼球的是入口处的「零售区」。

9、14+7+4+1.5断！勇士真的淘到宝了

这种把智能体当作某种生命体来设计产品的思路，是他对 5 到 10 年后 AI 产业的押注。

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。

10、从“赛道、赛车、赛手”到资本退出：一份读懂优质初创的实战清单_网易订阅

所以，未来竞争的核心不是Token消耗量，而是：Cognitive Asset Growth per Token 也就是每消耗一个单位Token，企业能够留下多少属于自己的认知资产。

三层架构，一个飞轮 高德ABot体系的核心，是一个精密咬合、可自进化的三层结构。

1、竞技有锋芒，兄弟无远近丨哈尔滨-长春双向奔赴，共续华章

发现问题后，编程智能体会直接完成修复，下一轮扫描闭环复验，不留安全债务。

2、风波升级！央媒怒批后，LV大秀名单流出，王楚钦刘亦菲被牵连

OpenAI技术团队成员Ryan Brewer发帖说，大模型居然没掀起一场教育文艺复兴，让他很震惊： 我不是应该一个月就学会一门语言吗？我们到底哪里搞错了？ 类似的质疑X上迅速发酵：手握史上最强的学习工具，为什么AI私人导师还没走进千家万户，教育革命迟迟不来？ 答案不在技术，而在制度的惯性。

3、供需失衡的窗口期里，商汤大装置把国产算力做成了正毛利生意

真正的科学研究从来不是纯文本工作，而是由提出假设、设计实验、调用工具、调整参数、观察结果、排查错误和持续修正等一系列行动构成。河南654分考生放弃985，已收到军校录取通知书，妈妈态度让人敬佩而就在WAIC开幕的同一天上午，我们注意到一家国产芯片公司搞了一件大事。

4、开窍了？关键时刻重用谢泼德+DNP阿门 乌度卡：谢泼德值得留场上

当一个问题的证明逻辑能够被压缩在几十页纸以内，AI极有可能就会用算力找出那条隐秘的小径。

5、曼联小梅西获卡里克征召合练，或迎一队首秀！800万新援也有望登场

一个人类数学家会怎么处理这道题？ 他会先试那个最自然的做法，检查一遍线性代数，发现不行，然后耸耸肩，心里想一句「本来也没指望能这么容易」，起身走人。

6、咖啡与可可成本压顶！雀巢下调利润率预期，股价暴跌创2020年来最大跌幅

但数据采集只是起点。

传统的后训练路径，是把真机拉到现场，一遍遍试错、一遍遍采数据，昂贵且缓慢。

门槛在于把隐性经验翻译成显性指令。

7、广西云表镇附近被洪水冲下来了很多尸体？警方辟谣

更妙的是，在处理「上下文记忆」时，它的计算成本几乎不增加。

在如下的测试题中，GPT-5.6均在最短时间内，拿下了出色的成绩。

8、快自查！这6样东西家里有的赶紧扔，别等出事才后悔

上下文抽象层：给机器人装上60秒的记忆 传统模型「走一步忘一步」的短时窘境，正是长程作业的头号杀手。

「我们在硬件上还没成功过，有自知之明。

超维动力给自己的定位，从来不是一家单纯的机器人公司。

论文第一作者为浙江大学逯嘉程，通讯作者为浙江大学李渝研究员，并与NVIDIA谢恩泽研究员团队合作完成。