物理AI三道墙前，背后三场争论 不过，这次有个隐秘共识：下一阶段不再拼Demo花哨，而是拼谁能把「经验」规模化。

1、天博官方 数据是学习养料。

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2、贵阳幼儿师范高等专科学校开展社科知识普及进基层活动

它解决的，是具身大模型真正走向商业落地的最后一公里痛点，从此，彻底形成了WAM从技术研发到产业应用的完整闭环。

3、CBA新赛季夺冠最大黑马产生，碾压上海北京，脚踩广东辽宁

官方一句话说透了定位：ChatGPT不再只是回答问题的机器，而是你攻坚复杂工作的伙伴。

4、0-2到2-2！中国男足没有放弃，泰山队新星绝妙助攻，队长进球精彩

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。

5、艹，我差点在水库里淹死了。

作为对照，其余十个模型在200次测试里，隐蔽破坏是0次。

而这，绝不是补了个搜索框那样简单：它让你的数据更值钱的了。

」 甚至有人喊话Noam Brown，建议OpenAI把当代最伟大的物理学家Edward Witten和数学天才陶哲轩招入麾下：「把他们请来，我相信他们能想出疯狂的创意，直接把我们带向ASI！」 GPT-5.6能解决这个数学难题，或许还没到完全的ASI。

6、官媒亲宣！35岁韦东奕再破天花板，让王虹和整个学术圈都＂沉默＂

和长程工程一样，这种能力同样练自「车间」。

它砍掉了传统多模态里VE（管理解）和VAE（管生成）这两个独立的编解码组件，让理解、生成、行动共用同一套表征、同一套计算。

7、媒体人：广州龙狮交易来四川的状元签，最后悔的会不会是石奎？

SafeClawArena共406道题，分布在四个维度、24个子类中。

「一镜到底」比拼接单个任务的 Demo 难得多，因为它考验的是，在人形大脑系统 COSA 的认知和调度下，三层系统同时运转的协同能力。

8、含金量拉满？世界杯4强全是前冠军得主！36年盛景再现，史上第3次

这次人才流动分析的交付，WPS调用自己的文档内核，生成的PPTX、DOCX、XLSX，打开就能编辑。

」 这句话配上截图，在开发者社区迅速传播。

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。

9、最新

Amazon 研究员随后独立报告了另一种绕过方法。

新智元报道 北京时间今天凌晨，时隔16年，西班牙人重新举起大力神杯！ 而在为这一刻欢呼的同时我们发现，今年的美加墨世界杯，除了踢球的、看球的，还有一群「数字选手」也格外忙碌—— 那些顶着几十亿参数，一路疯狂推演、预测的AI大模型。

10、利好来袭！A股千亿巨头，刚刚公告！

高德途途在现实世界中的端到端成功外化，正是最强有力的证明。

我把积攒了三个月的报销明细（大概200多条）扔给灵犀，说「帮我按部门、按费用类型分类汇总，标出超标的项目，生成一个可以直接交给财务的Excel。

1、“跟老太太比美，你咋想的？”宝妈参加家长会，连拍8条视频被嘲

这里面还有一个很关键的设计——多人协同。

2、LessWrong驳Geohot“AI崇拜”论：快速起飞合理，监管不能缺

Scott Shambaugh是matplotlib的志愿维护者。

3、凡人善举暖人心！盐田区慰问见义勇为快递小哥

智元补世界模型补得更狠。侨银股份董事郭倍华个人名下持股减少75万股，涉及金额636.75万元画面里出现了猛犸象，一头真实的、活着的猛犸象站在那里。

4、144家机构齐聚，全球艺术目光聚焦北京—北京当代艺博会盛大开幕

三款Gemini指向的是同一件事：让跑在生产环境里的AI Agent，更快、更聪明、更便宜。

5、再也买不到“平价钩子”了？耐克重磅大洗牌，全面清退线上经销商

跨环境实测中，以人类视频为上下文的基线方法，性能保留率仅剩14.7%，几乎等于归零；而WAM-TTT则把这一数字拉到了75.6%，压倒性胜出。

6、周星驰，恰烂饭

正如神经科学家Oliver Sacks在《意识的河流》中所言，创造要求遗忘：当我们回看旧笔记本，尘封多年的想法反而能重获新生，从新的视角被重新关照。

第一层，是L1静态检查，也即实时正则拦截。

这在商业上可能是一个正确的选择，但它不该永远藏在黑箱里。

7、再见NBA！两届全明星后卫！生涯被伤病毁了

监控AI的思维链，是保护人类免受生存威胁的最后一道防线。

它不仅全面碾压了开源的OpenTrackVLA，甚至在STT和AT任务上，领先了闭源的、动用了四路视觉且经过RL训练的TrackVLA++ four-view惊人的7.11和16.55个百分点！ 一个0.5B的轻量级单视角模型，凭什么能超越前辈大模型？ 秘诀在于面壁智能构建的「自进化数据管线（DAgger）策略」。

8、李嘉诚套现1100亿，巴菲特囤了27000亿！他们嗅到了什么？

Hugging Face给这件事起了个名字：不对称问题。

如果强行把模型的预测动作和原始轨迹的固定时间点绑死，模型学到的就成了采集员的手速，而不是任务本身的规律。

在人类的智商分布里，130分是「天才」的起跑线，全球仅有大约1%的人能站上去。

也就是说，Andreessen用来定义「AGI已经到来」的那批模型，两个月后已经是上一代了。