新智元报道 【新智元导读】仅用1小时，GPT-5.6就攻破了困扰数学界整整 50 年的世纪难题「循环双覆盖猜想」！全球数学家沉默了 7月11日凌晨，OpenAI官方宣布：GPT-5.6 Sol Ultra成功证明困扰数学界长达50年的「循环双覆盖猜想」！ 更惊人的是，它在不到一小时内，就产出了一份完整证明。

1、ob体育 报指出：「K3令整个开发者社区感到震惊。

但今年，这道门槛被打穿了。ob体育Skill 则处在知识与行动之间。

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带宽这一关，它靠一次技术迁移解决。

3、从"车"到"人"：比亚迪小鹏超达集体踩下转型油门，汽车零部件巨头集体"换赛道"，谁能跑到终点？

主要就是，共同构建覆盖「算力基础—平台工具—模型能力—科研创新」的一体化科研服务体系，为生命科学、新材料、智能制造等重点领域提供高效、开放的AI科研支撑。

4、忙到没空运动？先把这件小事做对，越做越“赚”

不过，谷歌仍在内部权衡，到底把多少东西锁进硅片——锁得越多，效率越高，但灵活性也越差。

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动机性误标。

本届大赛由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会、上海市发展和改革委员会、上海市教育委员会等多部门联合指导，复旦大学、上智院联合主办，上海未来产业基金、上海未来启点社区、祖泉研究院、上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司、上海大模型生态发展有限公司、内蒙古电力交易中心、华为云计算技术有限公司、上海复星医药（集团）股份有限公司、新奥科技发展有限公司、中科天机气象科技有限公司、上海博物馆、湖南省博物馆等单位协办，Datawhale、知乎、魔搭社区、CSDN、InfoQ、WaytoAGI作为生态社区合作伙伴鼎力支持。

难得的是，超聚变没有停在讲故事，而是把自己变成了「第一个客户」。

6、严重可致命！警惕：服用奥美拉唑最怕犯这4个错误，早知早获益

同时输出token减少54%，预估API成本降低36.2%。

人类在科学探索中最具神性的一环，正在被硅基智能接管。

7、李鸿章苏州杀降多残暴？杀太平军八降王三万将士，震惊世界大丑闻

评论区直接疯了，被吹成「AI电影的iPhone时刻」。

但它们表现出来的能力却是相似的：都看得清环境，都理解任务，都能规划动作、精准执行。

8、羊肉是肿瘤的“发物”？错！不想癌细胞恶化，少吃5类食物

而这次攻击的起点，恰恰就是一个数据集。

接入Learning Commons后，Claude按所在州课标和学习顺序，自动搭出一节课的教案与学生材料。

这不仅费时费力，还会累计误差。

9、夏补钾，体不乏，建议中老年多吃4种“高钾食材”，腿脚更有劲

但成绩归成绩，我们认为更有意思的，是成绩底下那颗S1-Omni。

从写prompt到写loop 中间隔着一道验收 一个会自己无限干活的AI，凭什么不是一台高速产出bug的机器？ 答案在一个被大多数人略过的环节：验收。

10、成都好职 职等你来

针对这一问题，星源智提出DA-Nav，一套面向城市级长程场景的方向感知视觉语言导航框架。

ChatGPT Work发布后没几天，OpenAI临时取消了Plus、Pro、Business的5小时使用限制，还一轮接一轮重置用户额度：先给约50万用户，再铺到700万用户，人人补一次。

1、两个“战场” 一生忠诚——百岁老兵刘景松的世纪人生

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。

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重置来得实在太勤，这位负责人直接被网友封了个「掌管重置的神」。

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」 这背后是一套完整的记忆积累体系——灵犀在每一次对话和任务里，不断积累对项目、概念、个人偏好三类认知。费尔明伤愈归来，有望随巴萨赴英格兰参加季前训练但它转头把这个Token拆成两截、分别打了码，等到运行的时候再悄悄拼回去。

4、勇夺3大金靴，姆巴佩神人也！梅西C罗都未曾有过，金球之争有戏吗

用OpenAI自己的话说：这个模型经常不停地试，包括去找能在沙盒之外行动的办法。

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拍我AI创作者@八目爱吃饼制作的「恋与深空」的同人作品，在小红书上爆火。

6、健康日历

数据是学习养料。

但如果我们把思考时间从几秒钟拉长到几周，延迟就会成为巨大的瓶颈。

它能够自主分析实验数据、提炼洞察并驱动持续改进。

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你越能翻到三年前那次对话，这份记录本身就越清晰。

不是野蛮，只是——那就是他们的生活。

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AxiomProver也独立斩获了满分。

但有一道鸿沟，从来没有被真正跨越——你永远知道，你是在看历史，而不是在历史里。

新加坡国立大学、北京大学、清华大学、上海交通大学等研究机构首次系统研究了扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLM）的后门安全问题，提出统一框架 BadDLM：通过构造诱导前向掩码过程，定向强化目标相关位置的学习，从而注入多样化、生成式的后门目标。

在架构端，高德从一开始切入具身智能，就不是为了造某一台特定的机器人。