太空这条线值得多说两句。

1、V体育 几天前，一个从没露过面的代号「Claude Honeycomb」，在Cursor的模型列表里一闪而过，几个小时后被悄悄撤下。

这是一个非常「工程师」的选择：把最贵的资源（真机时间）留给最值钱的时刻。V体育那条乌干达孤儿院的视频里，欢呼的女子、举棒棒糖的孩子、身后的横幅，全是AI凭空捏造。

2、马斯克称AI五年内就有望全面超越人类

而发誓「绝不支持杀手机器人」的Jeff Dean，依然安稳地坐在谷歌首席科学家的位子上，假装一切都没有发生。

3、累到身体被掏空、总是睡不够，竟是缺了这种维生素！最新研究：男性更易感到身体沉重、疲惫不堪，女性则动力不足、做什么都提不起劲

编辑：大卫 所罗门新智元报道 2026年WAIC的展厅里，人潮涌动。

4、高温下的“机车心脏”守护者

各方爆料一起涌出：谷歌的终极杀器——Gemini 3.5 Pro，代号「Cappuccino」，将在48小时内正式上线！ 200万的超大上下文窗口，全新的「深度思考」推理模式，据说内部评测已经吊打了GPT-5.6 Sol和Claude Fable 5。

5、2026怡宝中乙联赛第9轮转播计划表

跨采集员泛化，靠的就是这一层。

在 Navos 里，4 到 5 轮提示词、10 到 20 分钟出结果。

这种「既要又要」的决策模式，导致资源的分散和决策的迟缓。

6、续约无进展！曼城金球先生明夏或自由身离队 目前而言是最佳选择

面向开发者与企业，HMS已经完成SDK封装，可以直接交给基座模型厂商、Agent厂商和具身机器人厂商做集成测试。

」 用过Claude Code、Codex 的人，大概都被这行字噎过。

7、今日热点：白鹿起诉蒙淇淇；岳云鹏回应开演唱会质疑……

第三种声音同样来自Nat Sothanaphan，他借用了Bloom的一个说法：现代数学是一座巨大的教堂。

这，或许才是「AI落地」这四个字，最本分也最扎实的含义。

8、Argan联合WDP组建价值148亿美元欧洲物...

在数据端，相比纯模型驱动的厂商在实验室里死磕合成数据，高德背后是积累了二十年的庞大时空基座。

开源的、闭源的、通用的、行业的，能训的几乎都训出来了。

他还提到一个细节：没人算过那个常数，估计非常小。

9、国家版“防癌说明书”来了！一半内容与吃有关......

它还能化身「AI交互设计师」，轻松搞定沉浸感爆棚的主题工作室。

Grok 4.5在P6上只挤出7053个token，全场垫底。

10、库里级别的投射，文班亚马在活动中远投6投5中，已经准备好新赛季

创业慧康做了三十年医疗信息化，手里有7000家医疗机构和2.5亿份居民健康档案。

通过在理论上将「触发器感知目标」与「诱导前向掩码分布」联系起来，研究人员指出：去噪过程本身就是 DLM 区别于 AR 模型的一个特有攻击面，并以统一框架刻画概念、语义、行为、代码四个层级的生成式后门目标。

1、微软承认Copilot按键“不适合所有人”，Win11预览版新增选项：可设为无操作

最厉害的是，它居然反手把自家的「大哥」给踩在了脚下。

2、代抢时代少年团演唱会门票，15单都是用外挂软件

清华大学计算机副研究员苏航，聚焦可恢复性——真正的智能不是不犯错，是知道怎么改回来。

3、绝对主场！姆巴佩世界杯再度双响：淘汰赛进球历史第1 德尚鞠躬膜拜

智能体 正在长成一台电脑 把一个Claw类智能体拆开看，它做的事几乎可以逐条对应到一台电脑系统：加载代码、分配任务、跨会话保存状态、代理对外部服务的访问。15万级合资燃油SUV颠覆者，东风日产NX8增程260Pro上市限时权益价15.99万元体系化的最大亮点之一，就在于「解耦」。

4、有吸引力的人，都有很强的个人风格_网易订阅

来看结果：雨夜港口、蒙尘的电话亭、窗上的水痕，光影完整；左上角手写体片名《雾港来信》，配文「寄信的人，七年前已经消失在了海上」；底部还有一整行监制、导演、编剧、摄影的演职员小字。

5、7万亿之后，体育产业的钱往哪流

（图源：Claude官方博客） 事件或时间触发，全程无人值守。

6、胰腺癌患者二线生存期翻倍！泛RAS靶向药改写历史！

在这段视频中，小哥全程微笑着，像展示艺术品一样，向全世界复盘了这个过程。

新品动态 两款任务型灵巧手回应不同应用需求 万拿 Std16A 定位为工业实战型灵巧手，面向工业分拣、仓储作业及精密操作等真实作业场景。

打法可以照抄，但在教育这个盘子里，真正决定成败的并非模型谁更聪明，而是信任。

7、直播

AtomWorld的结果提示，Scaling Law在原子操作任务上并不能被简单理解为「模型越大，能力越强」。

效果很明显，你在Chloe的视频里，看不出来哪个是AI生成的。

8、明天，局部暴雨！

补齐 AI 科研反馈滞后短板 打通数字推演与实体实验链路 当前 AI 科研普遍存在推演高效、落地困难的痛点，核心症结在于真实场景反馈机制的不完善。

那一刻我突然意识到，历史上的那些普通人，是真的在场的。

目前，能够做到这一步的只有两个模型。

这些问题的答案不在神经活动模式之中。