Kimi最出色的作品是 Q*bert，在该作品中，智能体能够改变立方体的状态、在金字塔上移动并躲避敌人，同时不破坏游戏循环。

1、米兰体育 当每一家企业——无论是一间办公室，还是一座数据中心——都能拥有一座属于自己的Token Factory时，AI才算真正从试验台，走进了生产线。

甚至还有一个是开源的。米兰体育短短90分钟内，它如同一个拥有异构思维的外星数学家，从零开始构造出了一个前所未有的数学结构。

2、难以置信！杜克大学的传奇，在NBA赚2000万薪水，才37岁就已破产

机器速度对机器速度，人类只负责按开始键。

3、3年1500万！凯尔特人提前锁定22岁防守悍将，阵中年轻锋线群已全部长约在身

而有了WAM-TTT，秘密武器变成了一台普通的运动相机。

4、红土大三元、温网卫冕…本赛季辛纳还有望冲击哪些奖杯？

大语言模型的出现，使本体工程获得了前所未有的发展动能，也反过来提出了全新的工程挑战。

5、致敬54万人口岛国！西班牙近2届大赛斩落8支强队，仅被佛得角逼平

爱诗在今年初发布 PixVerse R1，全球首个支持最高1080P分辨率、可实现即时响应的通用实时世界模型；近期又在联合国 AI for Good 峰会展示了PixVerse Game—— 首个实时视频游戏引擎。

从OpenVLA、OpenVLA-OFT到π0.5、GR00T，这类模型正在成为具身智能的重要技术路线。

爱诗的判断是，模型能力只是入场券，产品化、全球分发和产业化落地，才是下一阶段的胜负手。

6、扎心!姆巴佩:我宁愿不是世界杯历史最佳射手 而是明天能参加决赛

留存，对应大脑的巩固，经历被结构化地沉淀进一个稳定的记忆库，而一旦沉淀每次回忆时不再被随手改写。

Token之后，Task上桌 产能之后，接下来发生变化的，就是拿起它的人。

7、高德与新加坡旅游局达成战略合作，飞行街景技术首次落地海外

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。

哪怕AI只是沿着同样的曲线，再往前走三年半，人类社会能做的事，就会和今天完全不在一个量级。

8、估值超200亿元，百川智能完成50亿元A轮融资，北上深国资入局

晓途：一脑多形，7×24小时在岗 它依托通用智能大脑（Agentic AI），同一个脑子能适配多种形态的四足机器人本体，室内外无缝衔接、动静态避障、多机协同调度，全程无需人工干预。

硬币的另一面，是社区里挥之不去的疑虑。

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。

9、意甲场均18.4分！又一强援征战CBA，补强后卫线，联手强人或冲冠

但「做生意」和「聊天」之间隔着四道槛，每一道都不是模型参数能解决的。

同样的架构，数据量大出一个量级，效果就是碾压。

10、董春雨：赛场上靠的从来不是多说，而是所有人真正站到一起

GitHub仓库已经开放，技术报告中全部的复现数据与测试流程均可溯源。

真场景、真需求、真出题人——场景不是PPT里的迷宫，是GDPS预先设计好的考场。

1、南方周末：全球化抹平强弱差距，中国足球不能再闭门造车

结果出来，直接懵了。

2、整容、断骨、换血，欧美白男正扎堆服美役

就像真实开会一样，所有人对着同一块白板，你提一句、我补一句，灵犀在旁边一条条落实，谁说了什么、改了什么，全在一个地方，不会信息打架。

3、一件扎心事：为什么有些人跑步越跑越胖？

于是，衡量算力的那把尺子，也换掉了计量单位。孙发京双线作战 2025广州南沙国际网球挑战赛倒计时五天！这些问题的答案不在神经活动模式之中。

4、挣脱千亿枷锁，走出传媒豪门的逆骨继承者

用他的话说，这并非「AI取代了工程师」，而是人正从操作执行者，变成自动化系统的设计者：重心从「把这一行代码写对」，挪到了「搭一套能自己把代码写对的系统」。

5、SpaceX据悉暂停部分“猎鹰9号”发射服务预订，加快向“星舰”过渡

BH程序就是那个保证「你宣称的重大发现中，错误结论比例不会超标」的安全阀。

6、火箭90-64大胜76人，索顿18+2+4，菲隆17分

不像语言模型可以云端调用API。

AI没有骗任何人。

这是为啥呢？ 这款模型正是两个月前，那个推翻Erdős单位距离猜想、连外部数学家都盖章「里程碑」的狠角色。

7、老同学聚会每人2200，我借口陪妻坐月子，次日得知17人被带走

参考资料： https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 编辑：LRST新智元报道 今年WAIC开幕当天，上海世博展区挤满了各种机器人、大模型和智能体。

一台名叫W1的机器人，在仅75厘米的极限过道里穿行，识别货位、逐件拣选、装箱、交付，一气呵成。

8、文班活着就行！我感觉，哈腾16次犯规啦

但这个逻辑有问题。

审慎0.24σ，深度0.23σ，是模型层面所有数字里最大的两个。

企业需要衡量的是，智能体的行动是否真正产生了预期的业务结果。

速度、精度、负载、成本，今天的机器人都够用了。