用户qrdl在论坛发帖，说CritPT自5.4以来几乎没动，除非他们找到了给基准刷分的办法，否则结果也就这样。

1、米兰体育 第一件是成本。

一次会话跑完，工作成果就变成一个页面，团队成员点开链接就能看。米兰体育彭博社记者 Mark Gurman 判断这是一次意外推送：苹果不会毫无宣传动作地发布国行 AI，不会选在中国凌晨上线，视觉识别调用的是谷歌引擎而不是国产引擎，在中国也不合理。

2、法国队措手不及！

Anthropic给它的定位很明确：帮老师减负，把他们省下的时间还给教学，还给那些没法被自动化的、人与人之间的真实连接。

3、误导用户延误就医，OpenAI遭遇重大诉讼

参考资料： https://x.com/synthwavedd/status/2077085180175544375?s=20 编辑：桃子新智元报道 刚刚，诺贝尔奖得主、DeepMind掌舵人Demis Hassabis掷地有声地宣告： 通用人工智能（AGI）即将实现。

4、双向合同出手，火箭第15人加盟！后卫+锋线人手众多，补强位置指向内线

而这场控制力之战的第一块阵地，正是模型路由。

5、转转循环商店：从郑州到广州，一个赛道定义者的规模化验证

两条截然不同的路径攻克了同一个问题的(a)部分。

图1：交互式视频世界模型的推理瓶颈。

」 腾讯Robotics X实验室主任张正友给出了更宏观的判断：「整个行业还在起步阶段，远未收敛。

6、球员强忍病痛、球童赛场中暑，今夏职业网坛屡现揪心突发事故

结论只有一句：AI做到了人类精英才能做到的事。

Demis看到了消息，并回复说会让高级政策团队的两名负责人去评估。

7、魔笛续约暴露出世界足坛的断层，年轻球员里除了亚马尔，还有谁？

它会接着做小变体，直到某一个成立为止。

这正是AI生成图像最典型的拼写破绽。

8、豆瓣8.3分，今年夏天最大的黑马又是中国动画

不光少吐字，它完成一个多步任务需要的推理步骤和工具调用也更少，绕的弯路更短，等于又快又省。

搜索范围是四类：聊天、图片、文档、项目，支持按内容类型过滤。

外加：八档时间速度、两种轨道比例、虚拟相机跟随、700颗固定种子星星、小行星带、柯伊伯带、响应式布局、九个快捷键。

9、25分钟仅拿1分！赛后却获主教练力捧，他防住了对方头号得分手

后来Marcus让它清理资产表，它把那行「个人转账」删掉、替换成一条笼统的清算储备。

而它背后的「罪魁祸首」，就是Agent。

10、Scotto：掘金已拒绝关于2306万前锋卡姆·约翰逊的交易询价，他是马刺完美拼图

另一项覆盖数百万次美国数学互动、跨度十年的研究也指向同一个结论：聊天机器人一来，题做得更快，学得却更少。

是什么吸引了他们？ 他们在看到，是一张图，一张定义了 「Token前店后厂」 的全链路基础设施蓝图。

1、上赛季仅一次出场机会！北京男篮后卫姜文今夏合同到期去留成疑

如果让这股惯性再拖三年半，一代人慢慢丢掉独立思考的训练场，等回过神来才发现：已经不太会自己想事情了。

2、西班牙电动汽车注册量超越瑞典与荷兰 正在逼近挪威

第一步：gcd(12,18) = 6，lcm(12,18)/6 = 6，黑板变成[6, 6]。

3、英媒：凯恩将与拜仁续约，利雅得新月曾接触他

在数据端，相比纯模型驱动的厂商在实验室里死磕合成数据，高德背后是积累了二十年的庞大时空基座。安东尼奥：抽签结果形势很严峻，尽全力备战争取再次取得佳绩CNBC 随后在同日发布了访谈视频。

4、挪威的世界杯之旅就是一部爽剧

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。

5、官宣！CBA状元加盟香港

整个过程，提示词只有约180个单词，大约消耗了40万token，费用约为5美元（Claude估算）。

6、美加墨四强球队中，法国8年未夺冠，西班牙16年，那英格兰队呢？

张益唐当年研究的是二维情形，而二维并不是三维的简单低阶版本——恰恰相反，二维是这个问题里更核心、目前看来也更难攻破的部分，数学意义更大，至今仍未解决。

删除了禁止武器的红线，然后对着公众说「原则没变」，Hassabis的所作所为，令人唏嘘。

过去国产芯片适配是公认的苦活，每换一款芯片都要重新踩坑。

7、ACG 崇礼 168 超级越野赛迎来十周年

第一，是面向大模型的异构集群跨域训练系统。

与此同时，本体工程的反向赋能同样不可忽视。

8、谁是世界杯历史第一人？15大传奇球星排名出炉

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

坦率vs执行：先告诉你「我不确定」，还是先把活漂亮地干完。

哈佛商学院 2026 年 3 月的研究数据可以作为另一面的注脚：AI 暴露度最高的岗位招聘量下降了 17%，需要人机协作的岗位招聘量增加了 22%。

第一场：有人所有数据全都要，有人偏要少 真机遥操作数据最对口，可太贵：一个人盯一台机器，采集还不如自己上手，想堆出互联网规模，账单比机器人先觉醒。