别小看这个「压扁」的动作。

1、乐鱼电子 这直接打乱了Anthropic的阵脚。

全文由GPT-5.6 Sol Ultra生成，最后在Codex的辅助下完成了排版。乐鱼电子因为所有的图都可以通过拓扑变换缩小到立方图的范畴。

2、美加墨世界杯8强对阵来了！欧洲球队独占6席！梅西8球领跑射手榜

编程也一样，代码AI一秒就能生成，可亲手把逻辑搭起来的过程，锻炼的是大脑。

3、小螺号｜MG借说唱回应抄袭争议，流量“巧思”不应擦边低俗谐音

所以，VLA可能还没死。

4、回旋镖？马竞恼怒巴萨挖角小蜘蛛 当初西蒙尼连打5个电话是闲聊吗

故事的起点很简单。

5、裙子专场

这个开关管的只是「要不要拿你的数据训练AI」，压根不管你的代码有没有离开电脑。

从S1-Omni到ScienceOne 把模型装进科研现场 有了懂科学的模型，下一个问题是：怎么让科学家真的用起来。

拼长城这种8万块级的超长程任务，考的正是这个。

6、5大昔日豪门为保级而战！欧联之王也扛不住，热刺和紫百合有点悬

它提供了一个极佳的产业切片，向外界展示了全球首个全栈具身技术体系是如何将世界模型、基座模型与具身Agent架构耦合为一个「有机生命体」，并实现落地的。

这意味着它不再是「问一句答一句」，而能自己把活儿往前推，甚至设成每天定时跑的任务。

7、邓小平说他一生最痛苦的，就是文化大革命时期

跨环境实测中，以人类视频为上下文的基线方法，性能保留率仅剩14.7%，几乎等于归零；而WAM-TTT则把这一数字拉到了75.6%，压倒性胜出。

几乎前后脚，博主leo甩出一句话，「趁还能用，赶紧把你手里的Fable 5额度花掉。

8、防汛进行时｜编造传播涉汛涉灾谣言，2人被行政处罚！

COSA 负责「大脑系统」，FluxVLA Engine 负责让这套系统的 VLA 技能可被训练、复用、被反馈、被迭代。

你说了别看，它说好的——然后连柜子带锁一起搬走了。

产出的训练数据里，单条轨迹平均15次工具调用，最长超100步，覆盖数据分析、跨系统整合、批量文档处理、报告生成。

9、直降1.4万，乐道已杀疯：新L60仅19.28万起，配es9同款智驾

」 参考资料： https://turntrout.com/why-i-left-google-deepmind 编辑：Aeneas新智元报道 7月17日，上海，黄浦江畔，夏风滚烫。

这或许是这场荒诞实验中，唯一令人感到欣慰的事。

10、博时研究回报混合基金经理金欣欣上任

Noam Brown指出：「增加模型的TTC（让它思考更长时间）能带来更高的智能。

这件事当时震动了整个数学圈。

1、李子再次被关注，医生发现：糖尿病人吃李子，不用多久或有5变化

两个人对话怎么不穿帮？同一段戏，两个机位各跑一遍；prompt开头立规矩——一次只许一个人说话，绝不重叠。

2、“升糖大户”被揪出，提醒：想要血糖正常，尽量少吃这5种食物

这让人想起几个月前，Anthropic CEO达里奥的「凡尔赛」。

3、土伦杯U19国足0比3完败！门将发挥失常，苗润东依然全场隐身

你想想看，一台Decode节点要同时协调三十个Prefill节点，这三十台芯片还可能来自不同厂家、不同代际。外交部：菲方应立即停止侵权挑衅和炒作这种能力，也让DA-Nav具备更强的跨场景和跨本体迁移价值。

4、荷塘公安开出首张无人机超高飞行罚单

Axios 还将「Alpha」定义为企业区别于市场的知识，将「主权 AI」定义为企业对模型和连接专有知识的应用层保持控制。

5、“雕塑感穿搭”突然大火！时髦的人都在穿

」 AI编码滑铁卢：工程师的纯血统情结与算力饥渴 而且，为什么偏偏是编码能力拉了胯？这背后藏着谷歌更深层的矛盾。

6、惊奇：李湘为何胖成了这副模样！

至此，发电站（后厂） ➔ 电网枢纽（门店） ➔ 智能体商城与配电系统（终端节点）这套三层体系，完美闭环了Agent产业的所有基础设施需求。

但检索，并不等于记忆。

参与项目的谷歌员工预计，按每瓦特能处理的Token数量算，这款芯片将比谷歌最新一代TPU高效6到10倍。

7、中国男篮惊险晋级的背后：郭士强已不适合执教国家队

八个月前，OpenAI就发过ChatGPT for Teachers：同样免费、同样面向美国K-12老师、同样免费到2027年、同样拉上了美国教师联合会（AFT）。

64个智能体中，有一部分专门扮演「杠精」。

8、友谊赛战报：中国男篮113-79轻取喀麦隆男篮，约翰-通杰21分

实验中以「负面」语气为例，同一负面倾向可适用于不同话题，措辞随话题变化。

这么做的好处是，模型学得又快又省，十分之一的数据就能追平顶尖SOTA；而且结构简单、天然好scale，训练和推理的成本也远低于谷歌和OpenAI。

一开始，Codex Sol MAX也是不负众望，如果对它的要求水平是10分，它一直稳定地交出12分、13分，是一只「远超预期的怪物」，「每个人都对它满意到不行」。

本质上，工具只能输出精确坐标，却无法替代模型做 「原子该放哪」、「哪些属于目标区域」 这类核心决策；模型本身若缺乏三维空间感知，工具只会把错误意图执行得更精准，最终得到 「建模逻辑错误」 的结果。