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7、85万回归NBA？！31岁了，还记他吗？

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参考资料： https://x.com/thsottiaux/status/2076495156757577895 https://x.com/FixlationAI/status/2076469274441380349 https://www.reddit.com/r/codex/comments/1uuy5eq/nerfed_codex_sol_max/ 编辑：元宇新智元报道 【新智元导读】刚刚，AI编程圈干了一件狠事。

9、1200亿→2200亿美元！AMD重估AI时代CPU

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1、阴谋论升级！英国媒体：英阿大战主裁是梅西“最喜欢的裁判”

但未来尚未写就。

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除此之外，J-Space借用了全局工作空间理论这一关于意识的理论来解释语言模型，在移植过程中一种微妙的范畴错误悄然发生：功能层面的同构性被误等同于认识论层面的等价性。

3、离谱！24射0球11角球全废，国足空有华丽场面，却活活把胜利踢没

你写了段破绽百出的代码让Claude看，它不但没嘲笑，还先夸了句结构清晰。一眼沦陷！用完彻底上头的 10 件宝藏好物也就是说，企业不仅在支付 Token 费用，还在持续向模型系统贡献： 真实的业务问题； 高价值行业语境； 专家的判断方式； 任务分解路径； 决策偏好； 成功与失败的反馈； 结果评价标准； 以及企业内部尚未显性化的知识。

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一个把通用人工智能（AGI）挂在嘴边的人，居然在为课堂焦虑。

Mollick尖锐地指出，谷歌如今的挫折，完美复刻了此前Meta Llama 4和xAI Grok 4所经历的痛苦。

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不少投稿人都有同款困惑：两份措辞高度接近的审稿意见，最后给出的分数却能相差巨大。

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。

录屏讲解的门槛比写文档低一个量级，产出的 Skill 人能读，AI 也能直接跑。

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。