去年，OpenAI的o3和谷歌DeepMind的AlphaProof、AlphaGeometry 2，都在IMO题目上达到了金牌线水平。

1、ob体育 随着我们日益逼近AGI，必须采取紧急行动，应对可能随之而来的风险。

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。ob体育哪怕只有几条PV跑通时，它释放出的供给侧潜力，也足以满足大量之前被压抑的个性化体验需求。

2、造梦的Dior高定，还是那么高级好看！

效果立竿见影。

3、1年前是国家队主力！1年后CBA都打不上！继高诗岩后，郭士强用人再遭质疑

Beck这篇论文发表于《数学年刊》1991年第134卷第3期 第三问，埃尔德什自己掏钱挂了100美元赏金，出处是他1997年的一篇文章。

4、斯巴鲁放缓自研纯电动车计划 将重新评估电动化布局

只有安全可信，智能体才能规模化地创造价值。

5、哈登：詹姆斯是最聪明的球员之一，任何人的游说无法动摇他

但三件麻烦事会挨个找上门。

再往后，Coding Agent开始拆解任务、调用工具、测试修复，代码彻底藏到了任务背后。

「冻结」一个模型 Frozen这个名字，就是字面意思：把模型「冻」进硅片。

6、海港VS上海申花：新铁腰坐镇，梅伦多领衔，刘祝润+莱昂纳多冲锋

这意味着加固需要按模型来调，而非一刀切地统一部署。

跨采集员泛化，靠的就是这一层。

7、和解！郭昊文、赵柏清回归，两个原因引发争吵，合同到期后留谁？

相较于SFT，这种解耦方式不仅完美保留了预训练的通用泛化性，更实现了真正的零遗忘。

典型例子是「绕原子旋转」：它不仅在 Qwen 不同尺寸模型上始终表现很低，在 Claude Opus 4.6 这类强模型上也只有约 12% 的成功率。

8、吉利汽车5月销量23.76万辆 连续三月双增创出口新高

这里的「可盈利」不是财务游戏，商汤科技联合创始⼈、⼤装置事业群总裁杨帆给了一个非常明确的定义：收入覆盖折旧、摊销、机柜租赁、电费和人员服务费之后，利润率为正。

特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。

李述昊把钛极和通用模型的关系类比为开发者和操作系统：「基模越好，我们越好。

9、50天连跑50场马拉松！这人是“疯”了吗？

对此，已经有网友给编成了顺口溜：「一天一重置，限额远离我。

幕后主角DM0.5 泛化能力的「涌现时刻」 15小时里，没有人在后台遥控。

10、随着朱芳雨卸任，广东宏远新的总经理，大概率在以下三人之间

只有后续世代的Gemini仍沿用芯片设计时的同一底层架构，Frozen v2才能继续工作。

当算力、Token、生产力，这条链到前店才算真正闭合——那些从芯片里一点点挤出来、又被后厂压到极便宜的Token，最终都在真实业务里，变成了看得见的生产力。

1、跑马拉松住帐篷，撕了谁的遮羞布

展会第三天，超维动力（Kinetix AI）的展台前依然围了好几圈人。

2、身价4000万只卖2200万，只因他留下一句：我只去巴萨

对国行 iPhone 用户来说，判断这张 AI 入场券的含金量只需要关注：下一次 iOS 更新的日志里，Apple 智能是否出现、保留多少功能。

3、江湖不是打打杀杀，小库里：角色球员想留在NBA得让球星喜欢你

在国产化私有部署场景里，推理引擎的强弱，直接宣判了算力利用率和服务成本。赤影掠场：Wilson如何破局现代网球的“上旋时代”本次同步开源的 Humanoid FluxVLA Engine，包含从训练到推理的完整代码，并首次支持端侧（本机）推理； 开发者可以通过统一的配置管理，以即插即用的方式训练与评测 π0、π0.5、GR00T、OpenVLA、LlavaVLA、DreamZero 等多种主流 VLA 策略。

4、“不要调休！领导您的屁股说它不适合加班！”

听上去简单，切片、上传、拼回去。

5、唐杰杨植麟师徒对决：Kimi K3炸榜，智谱蒸发3000亿

人形机器人作为通用底座，技能可以化身为App和Skill。

6、《2025 星空漫游丨 Keep 年度运动报告》上线啦！

它不仅能自我介绍，还能流利地进行实时对话。

Steinberger说得更绝：别再给编程智能体写提示词了，你该设计喂给它们提示词的循环。

2. 逼它自己验收。

7、山东男篮后场或迎来新一轮清洗，谢智杰与刘毅均有离队可能

那对我们普通人来说，这套系统能用来做什么？ 在WAIC上，围绕着商汤的多模态智能体系统，我们还看到了一个个超级个体（OPC）的故事正在发生。

要在过去，这种页面你得自己接数据源、立一套基础设施才做得出来；现在你只管开口要，它从已经存在的东西里为你搭建。

8、CCTV16直播申花VS海港，德比变保级战，阿苏埃冲击魏震 朱辰杰复出

连续两届开设的中学组赛事将AI引入古书画保护场景，引导青少年探索物质科学、人文认知与智能技术的跨领域融合，共吸引来自109所中学的284支队伍踊跃参赛，覆盖上海全部16区。

终端包括手机、汽车、机器人等等。

Fable 5和GPT-5.6 Sol在前，Kimi K3在侧，V4想靠纯性能掀桌子，难度不小。

两大瓶颈限制了 AI 科学研究的落地上限，让多年来的 AI4S 技术探索，更多停留在浅层效率提升阶段，难以实现科研范式的颠覆性突破。