好在，国内「内卷」的供应链，既是挑战，也是助推器。

1、火博体育 过去看的是「一度电产出多少FLOPS」，量的是硬件性能；今天，基本单位从FLOPS换成了Token，而且尺子被一路拉到了价值的尽头—— WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES 旧尺子只量到「每一瓦电产出多少算力」；新尺子要量到最后： 你投进去的每一度电，究竟有多少变成了被Agent真正用起来、并兑现成价值的有效Token。

119号问题当年一口气问了三问，第三问悬赏100美元，如今状态已改为SOLVED。火博体育商汤的做法是端到端控制：从机房物理层到服务器、网络架构、编译器、算子、框架、推理引擎、调度系统，再到最终客户的Token流量，整条链路尽可能由一个主体贯穿。

2、鸡蛋再次被关注！医生发现：癌症病人吃鸡蛋，不用多久有6个变化

游戏项目背后的技术支持，是AI视频模型领域的一匹低调黑马——爱诗科技。

3、增资扩能！这家企业为何在孝感“一投再投”？

在他的描述里，人类负责关系和责任，智能体有自己的诉求—— 一段代码不希望被删除，一个创意不希望没人看。

4、心理咨询师推荐

传统知识管理系统往往停留在文档存储。

5、西药、中药、大健康产品矩阵布局，扬子江药业集团打出失眠治疗“组合拳”

说白了，不是逼国产卡去硬刚英伟达，而是让每一张卡都去干自己最擅长的事情。

最有画面感的，是Claire Vo的桥段。

由阿里巴巴领投，王慧文家办、韩国未来资产、蓝色光标、三七互娱等十余家国内外顶尖机构跟投。

6、中国癌症高发，都是味精惹的祸？医生：这2种调味品，别再滥用

报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

星火智能语音VoiceWise，通过高性能CPU版ASR让企业彻底摆脱对昂贵GPU的依赖，同等算力下在线识别并发路数提升约90%。

7、腾讯合并大语言模型、多模态团队，统一由姚顺雨带队

今天，64个智能体花1小时能解决50年的图论猜想。

只有当模型同时具备知识理解能力和行动能力，科学智能体才可能从「会回答问题」的百科全书，走向「能完成任务」的实验助手。

8、60岁路人爆改时尚魔头？有效改造的底层逻辑就这1点

模型必须基于当前图像、机器人状态、任务指令和历史信息，回答一系列受约束的问题。

研究人员明确要求，结果只准发到内部Slack。

至于背后是哪个大模型，至今未知。

9、Anthropic的中国门徒

为什么一定要做这么完整的架构？ 因为只有体系跑起来，仿真训练、物理交互与记忆调度才能彼此反哺。

多模态智能能解决的问题，也就从数字世界的设计稿，一路延伸到了物理世界的真实场景。

10、贝林厄姆能否在穆里尼奥麾下成为第二个兰帕德？

有的车刹车响应在500毫秒以内，算法跑起来很顺畅。

这意味着，清程极智在算力评测和底层硬件性能榨取上，拥有国家队级别的深厚积累。

1、勒布朗·詹姆斯将要宣布去向时，经纪人盛赞热火队总裁帕特·莱利

有些活是重复的，任务不变，只有输入在变，比如每天早上总结一遍Slack消息。

2、梅西又有望拿金球奖了！一人2助攻导演逆转，28岁巨星成替补奇兵

在人形大脑系统的调度下，人形 VLA 能力全面提升。

3、VAR分析机构复盘阿根廷争议判罚，认定四大争议结果完全正确！

换句话说，AI的上半场拼的是谁的模型更强，下半场拼的是谁管得住。中纪委通报三“虎”被处理：田学斌办理虚假身份证，王峻泄露工作秘密，郭学益非法套取会议经费因此，VLA部署效率不仅要看每一步的推理延时，更要看策略效率（policy efficiency）：一次预测中有多少动作能放心执行？完成任务到底需要多少真实物理步骤？ 已有方法大多从计算侧入手，例如视觉token剪枝、量化、KV-cache复用、蒸馏或推理引擎优化。

4、巴萨提前夺冠，昔日梅西替代者莱万却面临着是否继续的窘境

全面进化：代码编写、智能体工作流、前端UI设计、SVG图形生成能力大幅提升。

5、小个子的时髦穿法，有点意思！

但至少，此芯科技已经把棋盘摆好了。

6、C罗无法带动葡萄牙队了，想要夺冠马丁内斯须更改战术

这次补上的，正是这块。

而无问芯穹的解题思路是——让整座基础设施自己变成一个会干活的Agent。

语言、文字、书籍、互联网，人类每一次跃迁本质上都是记忆的外化，以及智能传递方式的一次升级。

7、李现晒图直呼 “快折磨死我了”！不少人已中招

第三种声音同样来自Nat Sothanaphan，他借用了Bloom的一个说法：现代数学是一座巨大的教堂。

雅可比猜想问的是：如果这个条件处处成立，且函数是多项式映射，那么逆映射是否也必须是多项式？ 这是一个典型的「局部到全局」的问题，看起来理所当然应该成立，却让世界上最聪明的头脑困惑了整整87年。

8、她的童话，从来不需要别人来写_网易订阅

参考资料： https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber https://github.com/mas-bandwidth/patreon/blob/main/BUGS.md https://www.patreon.com/MasBandwidth/posts/important-news-164199395 编辑：马可新智元报道 【新智元导读】VLA模型已经会做任务，但真实机器人还是慢！PolicyTrim是一种优化VLA机器人执行效率的方法，无需重新训练。

飞轮每转一圈，整体智能水平就抬高一层。

因此，本文主张将可解释性问题的核心从「模型如何思考」转向「模型处理了什么样的信息、这些信息具有怎样的本体论地位」，从而将可解释性的对象从模型本身扩展至模型所嵌入的整个信息生态——包括训练数据的结构、知识的表征方式、推理过程中的信息流转，以及输出与外部知识体系的映射关系。

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