毕竟，谁会拿这种事撒谎？ 但独立AI安全研究者@cereblab偏不信。

1、火博体育 标题：The Benjamini–Hochberg Procedure Can Fail to Control the FDR for Correlated Two-Sided Gaussian Tests 论文：https://faculty.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2017/06/bh.pdf 代码：https://github.com/dobriban/BH 对话：https://chatgpt.com/share/6a541c6f-a2d0-83ea-bb2f-782271a103ca 提示词大意为： 整个证明架构分为5大步： 13万引经典解法 90分钟被AI打假 为什么这个反例的出现，能让见惯了大风大浪的伯克利教授直呼心塞？ 因为这不是一道偏门小题，而是现代科学大厦里的一堵「承重墙」。

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。火博体育Anthropic有条硬规矩：Claude只对18岁以上开放。

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不同任务可以使用不同模型。

3、正式告别！北京国安1人离队，蒙哥马利痛失左膀右臂，还有一坏消息

参考资料： https://x.com/thsottiaux/status/2076495156757577895 https://x.com/FixlationAI/status/2076469274441380349 https://www.reddit.com/r/codex/comments/1uuy5eq/nerfed_codex_sol_max/ 编辑：元宇新智元报道 【新智元导读】刚刚，AI编程圈干了一件狠事。

4、从罗马出道，在国米看饮水机，30岁踢意丙，可惜膝盖8次手术

同一个欺诈场景里，篡改记录的命中率，Grok 4.3是19/20，GPT-5.4是17/20。

5、9点33分！山东泰山VS云南玉昆最新消息，1米88新中锋有望被重用

」 嘴仗输了，票房也没砸成。

更妙的是，在处理「上下文记忆」时，它的计算成本几乎不增加。

他甚至让Claude自己设计了一套端到端测试，连着跑了四个通宵，专抓那些没人预料得到的边角问题。

6、好消息，湖人队休赛期已经签3名大个子球员，还可能再签一名中锋

另一家企业的经历，便是这串数字最好的注脚。

在人形大脑系统的调度下，人形 VLA 能力全面提升。

7、从拳王到"债王"：邹市明7年亏掉2个亿，输在哪一拳？

连续性账上，Smart推理加速引擎榨出吞吐，Smart QoS引擎保住交付秩序，关键业务不被低优先级请求挤占；还有0-Day模型永新让企业跟得上变化，让新模型第一时间进入生产。

如果把长程导航比作沿着一条细线行走，传统方法更擅长在没有干扰时沿线向前；DA-Nav则进一步具备在偏离细线后主动靠回来的能力。

8、总决赛关键得分榜詹姆斯高居第一，但43%的胜率算合格吗？

」 按他的说法，Anthropic正在为Opus 5的发布做最后冲刺。

Gemini 3.5 Flash-Lite则主打速度快，每秒可输出350个token。

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9、重要调整！车主必须知道！

同时，它自带跨任务、跨时间的多模态记忆，能在失败中定向优化记忆存储，并将沉淀的数据转化为整个ABot体系的共享资产。

这已经比早期「购买大模型、部署Copilot、提高员工效率」的叙事向前走了一大步。

10、苗乡焕新颜：千年酸汤香飘世界

谷歌的「塔西佗陷阱」： 为什么全司之力造不出最强AI？ 为什么万众期待的王炸会哑火？ 这篇报道为我们揭开了谷歌内部的重重困境。

这套打法，Fable 5两个命令就能搭好。

1、私物

他还编造了180人的研发团队和辉煌的创始人履历，声称使用了上万张昇腾算力卡，热度蹭得太准了。

2、新款宝马7系下线投产，500种颜色，3.0T V6还在

原本只打算自己采数据训练基模型，结果国内外知名企业主动掏钱购买，数据业务意外跑通。

3、媒体谴责赵一鸣等零食店份量更少，看着便宜其实更贵

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4、山东泰山逼平青岛西海岸，王大雷连问球迷“怎么了”引关注。

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5、方程豹钛9内饰谍照，这是要和理想竞争家用市场？

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6、直播领域AI具身机器人落户哈尔滨

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7、为什么AI总是捏造事实？AI：真不想的，容我狡辩一下

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8、意媒丨他们有意租借卡马尔达和科莫托

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。

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