具身智能展区两百多家公司摆开阵仗，人形机器人遍地开花。

1、半岛体彩 收件地址还不是xAI自家服务器，而是Google Cloud上的一个存储桶。

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2、詹姆斯今天不会做决定！想法突然改变又得重新考量 黑贝回应爆料失败

同一天拿到入场券的还有华为、OPPO、vivo、小米、三星和努比亚，7 家手机厂商的端侧 AI 集体过审。

3、两战狂砍27分+3记三分！男篮又一潜力后卫被挖掘，郭士强眼光毒辣

银河通用在不到两年的时间里，以惊人的速度，完成了具身智能技术与产业应用闭环的「三连跳」。

4、锐评：袁悦打法过时了？无缘美网资格赛的高鑫妤为何总差一口气？

Ramanpal Singh同样用了一句prompt，造出一个基于RAG的客服工单系统。

5、听说有人说腾龙35-100/2.8光斑不好看？虚化样片给你看个饱！

这么看，理解、检查、修正的那个Loop，一直都跑在每一次判断里。

参考资料： https://x.com/sama/status/2077817060068057493?s=20 https://x.com/JeremyNguyenPhD/status/2077719990116258162 编辑：元宇 Aeneas新智元报道 最近，一篇长文震撼整个AI圈。

对一家日调用量以亿计的大企业来说，这几十个百分点的落差，就是财报上真金白银的差别。

6、趁人不备偷手机 男子被行政处罚

星火AI企业风控官，则扛起「企业风险体检」这面大旗，把过去高度依赖老师傅经验的风险判断，格式化成可解释、可追溯的标准动作。

只剩一个大于1的数，游戏终止。

7、网友开新款小米SU7 Pro行驶1407公里 全程仅补电一次

即使是 Claude 等强通用模型，在「绕原子旋转」等任务上也表现较差。

爱诗从第一天就在做面向C端用户的全球化产品。

8、36年0交易！白白放走核心也不愿资助死敌！贱卖FMVP另有隐情？

当海外开发者使用这些Token写代码时，他们其实已经在使用中国自主可控的底层算力！ 做Agent产业爆发的修路人 纵观科技史，任何一次伟大的产业爆发，都离不开底层设施的完善。

ABC发去问询几天后，才突然冒出一个「Lilly基金会有限公司」的登记，状态却是——「不合规」。

一边是Gemini三连发，一边是Gemini 4开跑。

9、朱婷穿特殊定制衣服显超模范 自评"高冷的瘦子"

有一个智能体在替他给Claude写提示词，他只跟那个「协调一切」的新Claude对话。

躯壳锁死了天花板 在展台上秀出神级乒乓球技之前，超维动力内部其实撞过南墙。

10、杂谈｜国产AF定焦已经进入血腥价格战

报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

地址：https://github.com/Shadow-Weave/HMS HMS的五个动词「read/write/handoff/rollback/verify」定义了这个协议的基本接口。

1、辛纳零封德约丢盘，FAA重返八强，大坂奇装收奇效，张帅输德比

传统科研体系存在致命的机制短板：各类实验参数、失败案例、仿真代码、分子结构、测试数据，全部零散存储在个人电脑、孤立设备、单次项目中，缺乏统一的归档、沉淀、复用机制。

2、伦德伯格谈夏联：刚上场时很紧张 迎接挑战的感觉很棒

入口就在侧边栏。

3、能空接能护筐能防守，快船次轮秀在夏联的表现还是非常全面的？

Figure 把端到端模型做分层，Skild AI 用一个通用模型控制所有机器人，大量创业公司把 VLA 当大脑——回答的都是同一个问题：如何造出更强的技能。中超10队更换外援，国安海港为亚冠签新外援，8外援阵容浮现根据官方的实测，大刀阔斧精简提示后，评分反涨10%到15%，token被砍掉41%到66%，成本骤降三分之一到三分之二。

4、一个时代的结束！阿根廷卫冕失败，这四人恐离开，梅西进入倒计时

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5、切尔西接近签下勒沃库森18岁新星，3000万镑身价靠阿隆索关系搞定

万事俱备后，小哥开始了「钓鱼」收网。

6、理光GR IIIx分辨率是什么水平的，实测告诉你

而且，Anthropic罕见重置了Claude的额度，试图抵御OpenAI的价格战。

Skill 则处在知识与行动之间。

后台弹出一笔即时零售订单：一瓶饮料、两罐罐头、一包软包装零食，几十分钟内要出仓。

7、招募

底层大模型必须可替换 佟博士的一个基本判断是： 大模型应当是企业认知系统中的推理资源，而不应当成为企业认知系统本身。

如果说Token Factory是那座要建的工厂，FusionOne AI就是超聚变递过来的整套「建厂方案」。

8、梅西举报库库雷利亚：不是输急眼，是底线不能破

他表示，从目前的生态位来看，V4大概率打不过刚发布的Kimi K3，但价格会显著更低。

未来AI for Science更需要面向行动能力的Action Scaling，让模型在可执行任务、工具调用、环境反馈和物理验证中学习如何完成真实科研任务。

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ATM Token管控系统，则直击企业痛点，填补了国内Token FinOps的空白。