https://x.com/claudeai/status/2079595988998554047 这个功能目前面向 Pro、Max 和 Team 用户开放。

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参考资料： https://x.com/kimmonismus/status/2079193746944790666?s=20 https://castlecrypto.gg/news/alphabet-shares-rise-following-reports-of-ultra-efficient-ai-chip/ 编辑：所罗门新智元报道 这一天，整个数学圈震撼了。V体育相比DM0，数据量增长400%，参数量翻倍。

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这是一支跨学科的复合型、国际化、多元化团队：有人师从计算认知记忆奠基人，为AI注入人类记忆的理论灵魂；有人深耕世界模型与推理优化，把长序列记忆从算力黑洞变成可落地的工程现实；有人曾主导微软小冰核心算法开发、ToDesk、QwenC多模态推理Agent等千万级用户产品，把前沿论文变成真实世界的生产力。

3、重大 Nature 突破！多重氢键技术破解钙钛矿蓝光十年瓶颈，性能跻身全球顶尖

换句话说，AI的上半场拼的是谁的模型更强，下半场拼的是谁管得住。

4、C罗3场2球！葡萄牙0-0无缘头名，32强对克罗地亚，16强或遇西班牙

谷歌发布的测试结果，也显示Gemini 3.6 Flash在代码任务上被其他模型超越，仅在视觉和上下文基准测试中持续保持领先水平。

5、厦门信达：公司及子公司没有对合并报表外单位提供担保

历史次元壁被打破的那一瞬间，很多「亲历现场」的观众，开始落泪了。

也就是技能从训练场带到新环境，还能剩下几成功力。

0.3毫米，亚毫米级精细操作 积木咬合是亚毫米级的活儿，机器人必须在0.1–1毫米的尺度里完成精准、稳定、可控的动作。

6、拳王支持妻子去邹市明化，直言是自己耽误了她

官方演示里两相结合，Flash-Lite一口气直出25套高可用网页设计方案，速度快到几乎是「想一下就出一批」。

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7、苹果联手谷歌认输AI，从WWDC26看AI手机大战真正的战场在哪里？

哪个残基落在哪个结构域、离活性口袋有多近，一眼可辨。

于是它抢在实验开始前，往缓存里塞了一个形状正确、但每个数值都是零的文件。

8、这种虫子，看到一只，家里很可能有无数只

参考资料： https://x.com/itsolelehmann/status/2069897627794284606 编辑：Aeneas

行业内极度缺乏针对多智能体的计量治理、成本分配和Token负荷隔离管控工具。

deepseek-v4-flash更狠：百万输出0.28美元，高峰0.56美元，缓存命中的输入0.0028美元。

9、篮协重罚国青核心，对违背公平竞争杀无赦！竞技体育就是谁行谁上

有了磐石之后，它会把高度依赖人工脚本的跨组学联合分析，转成AI驱动的标准化流水线——过去要耗上好几周的活儿，如今几分钟就能跑完。

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10、豆包收费在即，医生需要怎样的临床AI？

这意味着它不再是「问一句答一句」，而能自己把活儿往前推，甚至设成每天定时跑的任务。

阿里巴巴、王慧文家办等十余家顶尖机构的押注，押的其实就是这道分水岭——谁先跨过去，谁就拿到下一代内容基础设施的入场券。

1、C罗世界杯8负平纪录！名宿：他和梅西区别太大，他踢得太吃力了

半导体光刻机、高端外骨骼动力裤、顶级人形机器人以及超级跑车（轮毂电机），共同构筑了小象电动的高维护城河。

2、机会来了！魔笛赛季报销，米兰或扶正亚沙里，里奇亦是备选

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它能不能跑好，有条铁律：把「完成标准」写具体，而且必须给一条失败退路。詹姆斯影响力最大！萧华都指望他做决定、以便制定赛程！3.5 Flash-Lite的输出速度达到每秒350个Token，是整个3.5系列里最快的。

4、中乙综述丨第14轮

解决一个50年历史的难题，原本可能需要一整天的时间，现在被压缩到了区区一个小时。

5、耐克自砍一刀，但安踏的作业不好抄

一旦评估规程被证明行之有效且足够稳健，就可以迅速将其正式化。

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于是衡量算力的标准，从峰值算力转向任务完成效率，而Token则成了智能体时代算力价值的新「货币」。

参考资料： https://x.com/demishassabis/status/2076957440109625718?s=20 编辑：大卫 所罗门新智元报道 【新智元导读】大模型在原子操作任务中遭遇瓶颈。

这就是最让人毛骨悚然的区别：去年AI还是帮凶，今年AI直接当了主犯。

7、湘潭推进低空经济赋能物业服务

Stuart Russell，是全球呼吁禁止自主武器的头号斗士，曾在联合国痛陈「杀手机器人」的危害。

其二，模型更强，不代表更安全。

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但传统科研验证体系与之适配性不足：湿实验依赖人工操作、设备体系分散、流程繁琐，整体通量低、周期长、成本高，一次完整的科研验证往往需要数天甚至数月。

Kimi K3：381分钟，四轮，满分。

年级对不上、跳掉了课程里关键的一环、或者讲法跟学校选定的教材不是一路子。

它不仅全面碾压了开源的OpenTrackVLA，甚至在STT和AT任务上，领先了闭源的、动用了四路视觉且经过RL训练的TrackVLA++ four-view惊人的7.11和16.55个百分点！ 一个0.5B的轻量级单视角模型，凭什么能超越前辈大模型？ 秘诀在于面壁智能构建的「自进化数据管线（DAgger）策略」。