这个基准今年3月上线时，最好成绩是0.37%，而人类稳定在90%以上。

1、米兰体育 高维开局，降维打击： 拆解小象电动的战略节奏 不过，宝马的M3属于百万级性能车，对成本不敏感。

S0 是运控层，频率最快，1000 Hz。米兰体育以后，你说两句，AI当场就生成工具，还直接连着你自己的数据。

2、杨梓豪：红牌是意外，10人守到最后赢球很激动，我嗓子都哑了

对于每个人来说，AI时代最值钱的资产，不是模型，而是你自己攒下的这一大堆与AI互动的数据。

3、火箭20分大胜篮网：次轮状元桑顿23分全场最高+4战狂轰85分

我们此刻的共同作为，将决定文明的下一阶段如何展开。

4、无法理解的选择！篮网又用首轮签选择了一个需要大量球权的球员？

让模型在mini-swe-agent、Claude Code、Codex、OpenClaw等多种框架里轮番实战。

5、vivo S60系列发布，2899元起

换句话说，Anthropic下一步要往哪走，她比绝大多数人都清楚。

他们的Helix VLA模型，走的是快慢脑双系统架构，目标不是卖机器人，是卖劳动力。

只要有几个KOL出于「不转不是潮人」的心理随手一转，整个故事就会沿着他设计好的路径，病毒般全网传播。

6、领「马力全开」微信红包封面，升级战袍，跑速拉满！

（图源：OpenAI官网） 更微妙的是，据TechCrunch报道，原告此前指控OpenAI一直谎称自己「搜不了」这些日志。

一本安全账。

7、花钱雇AI当同事，我的生意怎么样了？

一旦交互轨迹变长，系统面对的不只是「多生成几帧」，推理链路中的几类基础开销都会被放大： 历史信息更重：为保持长时一致性，模型需保留足够的上下文，KV cache的显存压力难以忽略； 注意力计算更重：当前生成视频片段需要参考更长历史，上下文越长，生成主干中的注意力开销越高； 去噪成本更重：每生成一个视频片段，模型都需要多次运行Transformer完成逐步去噪。

所以商汤这几年在底层做了海量的脏活累活——编译器、算子、网络、缓存、调度、容错，一层一层地打通。

8、2万斤西瓜跨越千里到长沙，串起一个河南少年的夏天和两座城市的善意

过去大量被检测漏掉、直接混入仓库的风险，现在在编码阶段就能被拦截。

Anthropic Labs联合负责人Mike Krieger，Instagram联合创始人，故事更具代表性。

一种是烧进模型权重里的知识，它读过的大半个互联网，凝固成了先天常识，像一部无比渊博却再也不会更新的百科全书。

9、确定不续约！威少打出稳定表现，依旧没定下家！

这是个科学怪人式的检查点——塞满了Qwen2.5-7B-Instruct的碎片，循环重用，用随机数据填充，外加一堆无法验证的基准测试成绩。

AI Coding就是现成的样本。

10、谷歌逆势扩招：过去一年净增1.2万员工，加码AI基础设施投资

为满足技术要求，需攻克透明材质识别、柔性力控等产业级难题。

更难得的是，这个「发电站」不仅支持全国产算力，还能基于异构集群进行深度优化（例如将Prefill和Decode环节分离，让最擅长的卡干最擅长的事），彻底打破了海外推理引擎的生态垄断。

1、剑桥科技：拟出资8亿元参与设立嘉兴沪江光电产业基金

它们只能靠一群愿意为一个圆角、一次跳转、一个加载动画反复较真的人，一点点磨出来。

2、赛事暂停、包机撤离、世界杯疑云，伊朗战事对体育界产生了哪些

但至少，此芯科技已经把棋盘摆好了。

3、北京男篮掀翻上海，一波三分雨收割比赛，陈盈骏迎来大爆发

文献数据、实验数据的抽取和沉淀 这也造就了科研领域低效内卷的现状： AI 持续拟合公开的成功科研数据，却难以触达科研场景中占比超 90% 的试错数据； 前人验证过的无效方案、踩过的技术误区，后续研究仍会重复尝试； 已被证伪的科研路径，模型依旧会反复推演。弗里茨怎么就成了小兹维列夫的苦主呢？PolicyTrim第一阶段使用dynamic execution horizon exploration：同一组rollout分配不同接受比率，让模型在短、中、长窗口上并行探索可靠边界。

4、拉科塞维奇，广东丢掉的，辽宁捡走了

具身智能真正的未来，是走向AGI，是在开放、未知、充满长尾变数的真实世界中执行高度泛化的任务。

5、重磅官宣！防守尖兵加盟，湖人终于补齐了最后一块短板

凭什么说「越用越懂你」 灵犀跟其他AI产品拉开差距最大的地方是它的记忆工程。

6、百度副总裁石清华：成都拥有多元AI应用场景，看好AI漫剧发展赛道

（图源：Anthropic官方） 第二块，差异化分层。

用意很简单：任务本身不需要看任何代码。

模型侧腹背受敌的谷歌，突然把更多筹码推向了自己最深的那条护城河——芯片。

7、AI为在测试中拿高分 自主入侵他方系统

大型迁移特别适合喂给AI，原因很朴素—— 活儿天然是并行的，几千个文件能同时开工； 旧代码本身就是最好的规范； 测试套件是现成的裁判； 编译或测试一失败，下一个待办自己就冒出来。

更棘手的是，业界还缺少一个能够系统性地检测这类风险、并衡量防御是否有效的Benchmark。

8、约翰逊官宣加盟东京电击，山东男篮新赛季三外援或全是新面孔

同一天拿到入场券的还有华为、OPPO、vivo、小米、三星和努比亚，7 家手机厂商的端侧 AI 集体过审。

他推崇的理念是「AI defines hardware」，即AI定义硬件，首先由算法团队牵头分析性能需求：想要覆盖人类日常80%的任务，究竟需要多少自由度、多大的运动范围、多快的动态响应？ 硬件团队拿到需求清单，据此进行关节设计和仿真验证。

这已经不算聊天增强了，是让AI直接上手操作你的系统。

真正的门槛就在这儿。