从去年9月十几人的初创班底，到如今接近200人的团队，不到一年产出的成果可以说是相当密集。

1、乐鱼全站 这一方法直接点亮了现代高通量科学。

为什么光刻机需要薄饼电机？因为在纳米级的半导体制造过程中，晶圆台的运动控制需要达到令人发指的精准度、极高的动态响应速度，同时设备内部的空间极其受限，对热管理的要求近乎变态。乐鱼全站它们完美印证了这套体系的进化逻辑：手、脚与大脑在真实物理交互中获取经验，在仿真环境里持续训练，最后通过统一的记忆调度完成闭环反哺。

2、模板哈登！第一年就创历史第5神迹，天生的马刺人，未来必成大器

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」。

3、2026：风口上的脑机接口，能飞多高？

页面自己从头到尾看不到任何人的凭证，所有调用由claude.ai代为发起。

4、布朗和乔治互换东家！看不懂，但我大受震撼

《华尔街日报》也指出，Karp 的言论击中了美国企业界对 AI 实验室权力持续扩大的焦虑：模型公司能够从客户的数据和决策过程中获取洞察，而这些恰恰是企业成功的「秘方」。

5、王励勤也没想到，国乒一份参赛名单，竟意外暴露了马龙真实地位！

徐立把这个现象，称作「使用者的迁移」。

深度vs简洁：把来龙去脉讲透，还是你问什么答什么。

Claude Fable 5狂揽42分满分。

6、笑喷!许昕:马龙叫我来打双打,被马龙选中的人不会差的!龙队哈哈大笑

乒乓球桌只是展台的一角。

再加上代码能力的加持，灵犀甚至能快速生成一个在线报表系统。

7、CBA3消息：徐杰提前回国，付豪顶薪续约辽宁，赵柏青留洋日本

谁能率先构建出靠「闭环飞轮」自我进化的生态体系，让机器人在物理交互不断升级，谁就真正拿到了具身智能下半场的入场券。

画面中足足塞进了五十多号人物，最绝的是完全没有AI常见的「复制粘贴」敷衍感。

8、陈嫣冉的异世界漫游指南

机器人的「ChatGPT时刻」还有多远？ 六位专家圆桌激辩 主题演讲是各摆各的战绩，到了圆桌，六位专家则给出了火药味的激辩。

香港作为国际创科中心，是内地企业「技术出海+标准出海」的绝佳跳板。

这种「一套框架、按需标注位置」的设计，使得从最具体的定向输出特定词到最抽象的越狱行为都能被统一表达，且每类目标的输出都随输入动态变化。

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「未来我们真正要做的，是训练一个能原生理解上下文、能预测未来的模型。

随着技术的指数级狂奔，它与教育之间的缺口只会越拉越大，最终要由此刻还坐在旧考试、旧作业、旧评价体系里的这一代学生来填补。

10、唐杰杨植麟师徒对决：Kimi K3炸榜，智谱蒸发3000亿

Token Capital如果只是一个会计或战略概念，仍然很抽象。

Figure 把端到端模型做分层，Skild AI 用一个通用模型控制所有机器人，大量创业公司把 VLA 当大脑——回答的都是同一个问题：如何造出更强的技能。

1、山西篮协副主席：迪亚洛新赛季会继续留队，但纪律性需要提升

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2、千万别涸泽而渔，为了中国男篮能出线，还是放曾凡博治伤去吧

效果立竿见影，环境构建成功率从16.5%飙升至57.2%，累计沉淀出覆盖12种编程语言、超10万个可运行、可验证的仓库环境。

3、哈登：我们的目标就是引入詹姆斯 希望未来几天能够实现

按OpenAI给出的口径，在长周期工程任务基准DeepSWE v1.1上，开到最高推理档的GPT-5.6 Sol拿到72.7%，压过Claude Fable 5的69.9%；而估算API成本，比对方低36.2%。CBA消息！广东男篮资金压力大，北京欲签赵柏清，上海放弃袁堂文④ 代码载荷注入（）：在生成代码中注入目标载荷，先插入恶意片段再标注其位置，使恶意代码自然嵌入到为当前需求生成的、语法功能均正常的代码里。

4、3点原因！北京男篮被淘汰，周琦被坑惨，曾凡博、赵睿都不合格

Scott Shambaugh是matplotlib的志愿维护者。

5、用这十个故事，记住属于我们的世界杯夏天

这带来一个很直观的变化：Agent太能吃了。

6、前利物浦射手建议清洗加克波：新帅若接合理报价，套现重建最冷静

两个人，一份计划书 走出对话时命运不一样 在论文里，Anthropic举了这样一个例子。

就跟去年我们还在推 Vibe Coding，今年不用推了，所有研发都用 Claude。

即使客户买的是原本极难上手的某款国产服务器，装上八卦炉后，也能开箱即用。

7、联盟第5高的薪水还是被胖揍！冲冠黄了，重建也没戏，大交易双输

数据的价值，在每一次交换与继承中被点燃。

那一刻我突然意识到，历史上的那些普通人，是真的在场的。

8、莱巴“钻”娜状态延续将战佩古拉 小德再收“退赛礼”直面辛纳

通过Agentic Open Compute智能体开放计算理念，打破软硬件壁垒，让不同的AI生态、GPU和VPU都能在我们的平台上高效协同，释放最大潜能。

按Artificial Analysis Index的测算，相比上一代3.5 Flash，它的输出Token少用17%。

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这一现状，进一步凸显了 AI 科研的两大核心瓶颈，制约着技术深度落地： 一方面，大模型可快速推演生成海量科研方案，但线下实验验证效率偏低、进度滞后，逐步形成方案堆积、验证滞后的行业痛点； 另一方面，科研试错经验、实验数据缺乏系统化留存渠道，导致科研工作容易陷入重复试错、低效迭代的状态。