懂你——记忆工程让「越用越懂」真的发生；懂事——38年积累的不是功能说明书，是「办公的常识」；懂交付——不是参谋，是真把活干完的人；懂闭环——从生成到接手，始终在一块屏幕上、用标准Office组件完成。

1、亚搏手机 特纳在会场上拦住了Bengio，请求他发声支持Anthropic，结果Bengio的办公室随后冷冷回复：「我们决定不发表声明」，拒绝给出任何理由。

即便在仅 1% 的极低中毒率下，BadDLM 也已明显拉开与基线的差距，体现了更高的注入效率。亚搏手机与此同时，本体工程的反向赋能同样不可忽视。

2、队记：科尔已经对伦德伯格表示信任 已告诉他可能会让其首发

对于开发者来说，这意味着拿到手就能用，不需要重新搭建复杂的感知、规划和控制系统。

3、皮尔斯建言图赫尔：有伤在身，赖斯该歇一场了

当人形机器人真正走进家庭和商业空间，用户关心的只有一件事：这台机器人能不能稳定地把活干完。

4、甲骨文威斯康星州数据中心成本危机加剧 巨头股暴跌超46% 衰退阴影逼近

就像Coding模型交付的不是软件，是一个会敲代码的程序员；U1 Pro交付的，是一个活在数字里的设计师。

5、​罗杰斯+阿尔瓦雷斯，阿森纳夏窗全面提速

判断标准叫「经验密度」——录画面和关节角度，那是「一小时录像」；同时记下任务目标、物体状态、动作质量、错在哪、结果如何，才叫「一小时经验」。

需求痛点集中在件小形异反光款多，复合工序人工易疲劳，一致性、换型效率及数据沉淀欠佳，传统生产方式柔性不足。

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038 https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code https://claude.com/docs/connectors/overview 编辑：元宇新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。

6、武汉出现“漫画云”，不少人拍下

今天，我们如法炮制，把另一款「最强AI」也接入了CC，实测效果简直令人惊艳！ 眼下世界杯激战正酣，星爷新片《功夫女足》票房破5亿。

horizon reward只在组内出现成功轨迹时激活，避免模型在失败情况下盲目追求更长的chunk长度。

7、曼联出大招逼拉什福德离队：收回10号球衣！4000万英镑全欧兜售

这场风暴真正的启示在于：数学与科学发现的门槛，正在被无情地重画。

宁德时代、延锋、国药控股、复旦附属儿科医院……一大批场景单位，正在把服务场景、真实产线、流程痛点搬到GDPS赛场上。

8、两盘直落开门红！郑钦文250赛首轮淘汰6号种子马内罗

一个仓库，钓出一条大鱼 事情要从两天前的一份报告说起。

彭博社的一则独家报道如同一盆冰水，浇灭了所有人的热情：Gemini 3.5 Pro发布延期了，而且不是延期几天，是数月的大延期！ 本该是载入史册的发布，被谷歌自己按下了暂停。

联创谢旭璋在峰会的分享中提到一句话，非常动人：「AI for Good最朴素的含义，是让那些过去被创作门槛挡在门外的人，第一次拿到创造的工具。

9、阿根廷媒体炮轰FIFA不给梅西金球奖，颁给罗德里是侮辱，引发热议

正是这些不起眼的地基活，才撑起了后面平稳的训练。

首先看「平台管家智能体系统」和「智算集群运维智能体系统」。

10、泽连斯基签署法令，延长乌克兰战时状态和总动员令90天，持续至10月31日

当企业部署了多个Agent，月底一看账单几十万，却根本不知道是哪个Agent花掉的。

这张《岚月》角色设定图，足以证明了U1 Pro具备了「主美级」的落地能力。

1、今年流行的航海风、老钱风都离不开“这件单品”，怎么搭都好看

研究院希望携手上智院等各方以大赛发现人才和成果，以孵化营推动验证与成长，以产业和资本承接长期价值，培育一批面向世界科技前沿、服务国家战略需求、具有未来产业引领能力的科创种子，让科学创新的「奇思」成为强国未来的「底气」。

2、抢抓全球冰雪经济浪潮 让冰雪装备产业成为哈尔滨全面振兴“新引擎”

这个仅有0.9B参数规模的模型，基于MiniCPM4-0.5B训练完成，在同类开源模型中性能稳居第一。

3、巴萨34岁德国门将特尔施特根今夏离开，阿贾克斯谋求租借引进

a、c为成功率；b、d为mean max_dist几何误差。过端午，来延庆~百余场特色活动等您“粽”享欢乐安全账上，AgentCare给Agent配好了安全沙箱与智能记忆，让智能体敢放进真实流程。

4、五名嫡系离队鞠伟松回归，山东男篮和邱彪，已等不到秋后算账

直接固定执行更长action chunk也并不可靠。

5、当APEC数字周遇上全球招商大会，成都的“双主场”时刻

传统的后训练路径，是把真机拉到现场，一遍遍试错、一遍遍采数据，昂贵且缓慢。

6、山西太原一装饰市场起火，多家商铺被烧，商户称事发时未营业，当地：已扑灭，消防人员在现场清理

先别急着惊叹90分钟——你得知道，这道题在统计学里压了整整二十年。

Claude Fable 5：直接生造了一个每步必定缩水的计数器。

就在一个月前，他用GPT-5.5在无休止的智能体循环（Agentic loops）中让机器狂奔了数天、大约20个小时，最终铩羽而归。

7、以色列总理说服特朗普打伊朗，细节披露：带7张幻灯片向其当面展示以行动计划；美军对伊战事死亡人数被下调至14人

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038 https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code https://claude.com/docs/connectors/overview 编辑：元宇新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。

但长期来看，当机器人真正部署到多样化环境中，部署数据将成为终极数据源。

8、全球首次！成都企业，太空养“龙虾”

往后，通用视觉感知、空间智能、具身大脑、城市规划、建筑设计，都在射程里。

WAIC与GDPS两个舞台彼此衔接：WAIC呈现「已验证」的成果，看见未来；GDPS发掘「有潜力」的火种，做出未来。

Andreessen说，领先科技公司里用上AI的程序员，眼下每小时产出比过去高20倍：产能确实上去了，省下来的时间一分钟也没剩下。

都以为学校会被AI逼着改头换面。