国内创作者「山音」为阿兹海默症群体制作的动画短片《积木》，把作品带到了釜山电影节现场展映。

1、V体育 三个女孩在深夜聊起一个问题：如果真的能穿进游戏，你最想去哪个世界？ 她们想做的，是一款市面上很少见的快穿3D乙游：玩家可以穿梭于古代、民国、末日、仙侠等不同世界，拥有不同身份，遇见完全不同的角色，也看见不同版本的自己。

PolicyTrim引入step-saving reward：成功轨迹用越少步骤完成任务，奖励越高。V体育面对新环境，传统的监督型微调（SFT）或上下文学习（ICL）方法，本质上是在强行修改机器人的「大脑」参数。

2、安东尼·戴维斯可签4年2.75 亿美元续约合同，最终可能是降薪短约

Anthropic前不久还上线了Routines，把同一套机制搬到服务器端，合上电脑，它照跑不误。

3、兄弟们用胜利祝福西哥 首钢挺进季后赛！

那里面可能有SSH密钥、密码管理器、浏览器数据……你数字生活的全部家当。

4、中国男篮迎战日本！建议郭士强：不要再带这三人，这五将不考虑吗

真正的出路，是把已经散在各地、型号不一的存量算力盘活，聚成一股能用的力量。

5、垃圾时间敢打敢拼！胡明轩关键战迷失，杜锋犯了和郭士强一样的错

发布会上，SenseNova U1 Pro的官方定位是——面向复杂多模态任务的交付系统。

这一点，我们接下来会重点说。

一套是公开的Mensa Norway风格测试，网上人人能做，模型早就刷到140多分了。

6、亚运会男足抽签出炉：中国队与阿联酋、伊朗、朝鲜同组

最后是判定。

第二，实现端边云全域协同。

7、马刺108-123再输雷霆，1-2！这一战诞生7个现实：总冠军悬念不大

CPU不再是「打杂的」，而是任务调度与执行的中枢。

（图源：Kevin Dietsch via Getty Images） ChatGPT走个人助理路线，把你和它一起生产的东西收进一个入口； Gemini靠谷歌全家桶，把邮件、云盘、日历全打通； Claude则押注长期记忆和Skills技能，替你把上下文一点点攒下来。

8、必须严惩！杜锋弟子再伤人，对广东同门出阴招，林书豪队友也遭殃

这听起来很美，但有一点必须点破：学生自己，是碰不到Claude的。

解法是在自己机器上搭一套本地上下文系统，只用20分钟就能搭完。

」 Dyna Robotics联合创始人马也骋，则提供了另一个视角——他们确实从VLA切换到了世界动作模型。

9、高通第五代骁龙8至尊版：3nm制程全面升级，终端侧AI是亮点

但这一次，人类连最后那10%的戏份都没了。

香江之畔的驻足，资本的真金白银 技术硬核与战略清晰，往往能引来最具慧眼的伯乐。

10、打工一个月工资42？贵州小伙：不仅白干还倒贴，店名曝光 网友避雷

复杂长文本摘要会遗漏关键信息，语气改写偶尔产生不够地道的表达。

雅可比猜想问题极其困难。

1、金星啤酒招股书失效：20年三次冲击IPO，高定价能否持续？

场景建设上，企业以具身智能承接复合工序，实现换型免重构与质量按件追溯。

2、NBA全明星新赛制正式实行，24人名单初见雏形！保罗太悲催了

最难的不是让模型变聪明，而是让聪明变得便宜、高效、可靠。

3、华泰证券：AI Agent加速推理算力与存力扩容，自主可控链国产化再加速

所以U1 Pro把原生分辨率顶到了8K。“特朗普家族已造成‘不可挽回’的破坏”清程极智的核心团队孵化自清华大学计算机系高性能所，多年来一直负责国家级超算中心、智算中心的AI性能评测与验收。

4、一声叹息！启蒙教练培养杨瀚森进攻全面性，郭士强却浪费其天赋

Qoder Security会跨文件、跨函数追踪完整数据流，从污点源到危险汇聚点，挖出单文件视角永远看不到的隐藏关联漏洞。

5、官宣｜埃隆·卡拉斯科担任浙江稠州金租男篮训练师

Token，俨然成了这个时代最像「货币」的东西。

6、亚运会女足抽签出炉：中国队与菲律宾、乌兹别克斯坦、中国香港队同组；本届亚运会女足比赛共有12支球队参加，分为3个小组

J-Space研究的根本取向是内在主义的——它将可解释性的核心问题设定为「理解模型内部发生了什么」，试图像神经科学家用fMRI扫描人脑一样，用J-lens扫描语言模型的神经活动。

只是能看到实时数据，那还只是个会自动刷新的看板。

7 月 21 日，Anthropic 在 Claude 桌面端 Cowork 的 + 菜单里加了一项「Record a Skill」：录屏，一边操作一边用语音讲解，录完后 Claude 自动把演示转化成一个可复用的 Skill。

7、美记：拉塞尔与灰熊正寻求买断协议或交易离队

而且，五个旧接口一项没坏。

用它自己的话说，叫「卖我所用、用我所卖」。

8、杰明22+8阿卡夫26+5 篮网大胜国王

用王晓刚的话说，「智能不是凭空产生的，一定是在与物理环境的高频对撞中涌现出来的」。

纳德拉认为，AI时代出现了相反的情况。

大模型厂商在秀参数，算力厂商在秀集群规模。

这道题是那个年代公认最难啃的硬骨头。