不像语言模型可以云端调用API。

1、星空综合 他还在X演示自己的循环：让Codex每5分钟醒一次，自动维护代码仓库、分派任务，部分工作全自主落地。

海风、岩洞、光影、人物的微表情，几个机位来回切，镜头语言竟然像模像样。星空综合这件事当时震动了整个数学圈。

2、唯一！恭喜无锡张一藩同学

对于这项工作而言，LLM的角色并不是替代审稿人完成评审，而是在现有评审流程之外，为文字评语与最终评分之间增加一层校准机制，希望借此减少评分尺度不一致带来的随机性，为同行评审提供更加稳定的参考依据。

3、临时闭园公告

真正容易出现偏差的，恰恰是第二步。

4、全国“两优一先”风采录｜北京市生态环境局大气环境处党支部：守好首都蓝天

时间跨度只有一个周末。

5、值班夜，一个评分工具帮我快速分层了危重患者！

这次迁移烧掉59亿输入token、6.9亿输出token，按API定价算，约16.5万美元。

相机轨迹告诉系统当前是探索还是回访；局部动态告诉系统时间上下文该长还是短；历史可靠性决定空间记忆能否参与生成；去噪稳定性决定哪些计算可以复用。

工业客户不关心动作帅不帅，就看核心指标：速度、成功率、精度等。

6、交通运输部：实施多式联运攻坚行动，培育具有国际竞争力的交通物流领军企业_网易订阅

https://www.makeuseof.com/claude-cowork-automated-away-job/ 这个故事发生在「Record a Skill」上线之前，用的还是手写 Skill 的方式。

方法在推理阶段动态选择上下文，按状态启用去噪缓存，并用软硬件协同的3D稀疏注意力加速剩余计算。

7、在现场丨“飞行员”坐镇室内 无人机“代眼”巡堤

这才是整份公告里最扎心的一段。

人类的直觉当然不是缺陷。

8、一场跨越山水的驰援——湖南科大学子携无人机奔赴广西洪灾一线

就这么一点变化，AI从「生成内容」往「生成软件」，迈了一大步。

在3大内部知识工作基准中，K3超越Claude Opus 4.8（max）与 GPT-5.5（xhigh）: 这标志着 Kimi K3 在智能体知识工作能力上全面进化，实际应用更强大、更可靠。

一张全息底片，哪怕只剩一角，也能重建出整幅图像。

9、夏天衣服不用买贵的，白色T恤才是百搭王者，简约清爽又减龄

他的方法论叫「数据达尔文主义」：不预判哪个市场好，全球都推，数据最好的就是答案。

图表的数据可溯源、可编辑，你想改一个数、换一种图型，当场就改。

10、失去解说话语权，通过“跨圈”来博流量！竞争激烈逼迫央视转型

其中，智元、宇树等技术方，配送任务成功率不低于85%，目标点到达误差不大于0.30 m，动态障碍避让成功率不低于90%。

AI洪流之下，科学将以无法预测的方式爆发。

1、门诊开住院单奖100元，钱由住院部出！医生接连离职，医院一蹶不振！“提成”催生的“低标入院”明确违规！工资发不出来，医生离职赔钱吗

那，还要医生干什么？ 这个问题成立的前提，是AI在医疗上足够稳。

2、阿根廷0-1丢冠1人成罪人！11分钟2黄离场，打乱主帅计划梅西无奈

再拿一次小规模「试航」压测规则，把要命的问题在铺开到上千个文件之前就揪出来。

3、女子举报虐猫惨遭“开盒”、多次网暴，因重度抑郁轻生，被父亲及时救下；全家人信息被恶意曝光，已多次报警

而基于以太网的KV Cache跨集群传输，需要解决带宽和延迟瓶颈两大难题。创纪录引援！切尔西1.17亿天价签下23岁前腰，“双寒王”组合达成当写代码的、跑实验的、给它们打分的，都渐渐换成AI，我们迟早要面对一个问题：一个AI写的代码，一个AI跑的实验，最后由另一个AI来把关——这条链上，究竟谁来为最终的结果负责。

4、洪明甫只是棋子！韩国足协任人唯亲背后，是一场财阀与政权的暗战

暂停时行星表面自转也得停，倒放时要反向回退。

5、亚马尔接班梅西？夏奇拉：光靠天赋不够，自律才是关键

理由她后来讲得很直白：这个行业变得太快，中层管理在未来可能不再安全；一个不亲手用AI工具的管理者，很快就会失去对团队的同理心和指导力。

6、微信上线“未成年人模式”，家长直呼“早该如此”

旁边放着仅重300克的数采头环KAI Halo Lite，随手戴上，就能在手机屏幕里看到精准的实时三维重构画面。

并且，主动降级：从总监，回到一线IC。

在它那里，医疗AI已经碎成一个个「小而美」的智能体——从预问诊、查房，到压疮风险评估、专科辅助，场景越长越多，Token需求指数级爆发。

7、2-0完胜！赢球不可怕，可怕的是赛后姆巴佩这番话，没私情可讲！

但这种提升主要集中在规则明确、路径相对固定的任务上，不能自动迁移到所有原子操作。

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

8、二代豆包手机，开始和腾讯阿里们谈判了

不过，patch一大，每个token要「管」的像素更多，细节就容易糊。

第一道槛：专业领域数据 通用模型在营销场景里有一个致命盲区：它没有实战数据。

下半场才开始， 具身智能是AGI终局的必需品 面壁智能为何布局具身智能？ 这不是偶然。

他给的反证是：5.6在包括FrontierMath在内的一大批评测上都比5.5有提升。