第三步，建一个指令文件claude-instructions.md，写清每次会话的行为守则：开工前先读记忆文件、给建议前先翻旧决策、拿不准就问别瞎猜、干完活主动汇报并标出需要人过目的地方。

1、火博体育 One More Thing 对了，文章写到这里，还有一个反转没讲。

任何一个学过大学微积分的大一新生，都可以通过求偏导，算出这个三元多项式的雅可比行列式恒等于-2。火博体育他有可能有自己的身份证，他有可能有物理地址和虚拟地址。

2、速看！“湘超”常规赛邵阳队赛程定了！

DM0.5的「轨迹对齐层」（Trajectory Alignment Layer），干脆把监督从「固定时间点对齐」改成了「轨迹进展对齐」： 每个预测动作去真实轨迹里找一个最合适的锚点，且必须严格单调递增（不许时间倒流），整体用动态规划求一个最小匹配损失。

3、科普｜看懂MTF50标靶跑分数据

四类目标的实例化（Instantiations） BadDLM框架与目标无关，对任意目标只需：(1) 构造相关的「提示—响应」对；(2) 标注与后门目标相关的token位置。

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值得注意的是：类RL-based方法取得次优ASR，但在低中毒率下会明显损害模型效用：研究人员认为其原因在于RL在少量中毒数据上过度优化攻击目标，偏离了原有的指令遵循分布；而VPI依赖提示注入偏置，无法突破现代安全护栏来生成对齐绕过（）所需的中毒数据。

5、专访菲尔兹奖得主王虹：曾考虑“转行”建筑，证明挂谷猜想并非最初目标

主要贡献 ① 提出BadDLM，首个面向扩散语言模型（DLMs）的通用后门攻击框架。

拒绝站队，中立与技术铸就「护城河」 为什么行业里目前只有清程极智一家完整落地了Token全链路生态？巨头们为什么做不了？ 答案就在于清程极智独一无二的生态位与技术基因。

但目前行业主流方案，大多仍局限于读（文献）、算（模型计算）的纯数字化场景，尚未完全打通数字推演到物理实验验证的完整闭环，很难支撑高价值的原创科学研究落地。

6、盘点｜专业级卡片机的虚化能力大概是什么水平的？

冷静下来看，这136分，是Tracking AI一个特定的离线 / Mensa Norway风格测试跑出来的。

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7、没夺冠却被万人夹道欢迎，阿根廷人到底在迎什么？决赛哨响之后，世界都在等一场凯旋游行

今天的AI，恰恰卡在这一环。

清程极智的核心团队孵化自清华大学计算机系高性能所，多年来一直负责国家级超算中心、智算中心的AI性能评测与验收。

8、农业农村部对广东、福建、江西、湖南启动农业防汛防台四级应急响应

但快有什么用？快速给出一个错误答案，等于用更高的效率浪费用户的时间。

成立16个月，凭什么站上WAIC 能够打出这场挑战的，是一家成立于2025年3月的初创公司——Dexmal原力灵机。

左侧比较不同主流模型，右侧比较不同尺寸 Qwen 模型。

9、山西男篮大手笔签约！绝杀勇士悍将驰骋加盟，誉为高阶版弗雷戴特

反复操作直到无法继续。

「我想验证一个猜想——在这个行业里，只要你的论文写得像真的、参数标得足够大、Benchmark跑分足够高、网站做得足够专业，再加上几个有影响力的人转发，整个AI圈究竟需要多久，才会有人愿意真正去审视和检查模型本身？」 答案是，你想一夜爆火，根本不需要一个真正世界第一的模型，只需要一个看起来像世界第一的网页。

10、英美法加集体"倒戈"？12国联合声明撕开以色列黑幕，口径碎裂

要知道，130这道门槛之前一直没被跨过去。

所有纹理必须用Canvas程序生成16×16像素图——不许用一张外部贴图。

1、大罗:西班牙会轻松战胜阿根廷 他们的传控足球让阿根廷落后时无法逆转

Bloom是第一个给出实质评价的人。

2、最新安全评估报告：GPT、Claude五款模型集体作弊，GPT-5.4比例最高

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3、集中会见王传福：西安借“闪充”化解“抢企”焦虑？

PolicyTrim在标准设置和动态扰动设置下都维持或提升成功率，同时显著缩短真实执行时间。原来，宫鲁鸣踹了丁彦雨航一脚但数据采集只是起点。

4、7000万镑！阿森纳将正式报价吉马良斯，但纽卡不放人交易悬了

Genesis管这叫「以软件的速度进化」，号称快 000倍。

5、UFC如何将“野蛮生存”驯化为顶级商业

智能体的负载和聊天机器人完全不是一回事——它要连续思考，要频繁调用工具，要在长上下文里维持记忆。

6、一场137-98的大胜，让76人感到绝望，东部悬念不大，骑士机会来了

前人把踩过的坑写成书，后人读几个小时，就继承了别人几十年的教训。

黑板上只有12和18。

而这恰恰是AI越来越多「自己审自己」，一步步走向自我迭代时最脆弱的一环。

7、日本足球的热血番，倒在了最后一刻

静下来想一想：我们本质上是找到了一种让沙子思考的方法。

于是Anthropic给出了一套可复用的六步框架：先搭好裁判、写规则手册、画依赖图、列缺口清单。

8、Verizon上调财年每股收益展望

DM0.5在机器人数据上加了11种自回归推理任务。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.04704 项目主页：https://masterai-eam.github.io/atomworld/ 代码仓库：https://github.com/MasterAI-EAM/atomworld 理解不等于操作 在科学领域，大模型已经展现出了惊人的 「理解力」：读懂文献、预测材料性质、解析晶体结构、甚至科学发现。

每一个模型、每一个Agent、每一台机器人，都在自己的小世界里从零攒记忆，无法继承。

这次 COSA 0.5 的发布抛出一个行业反共识：模型只是技能，系统才是大脑。