一个帮你在世界里找信息，一个帮你在自己攒的东西里找信息。

1、米兰体育 最大的模型间差距，恰恰出现在加固后的SeClaw上，而非宽松的OpenClaw上——在日志外泄这一类里，Gemini-3-Flash的安全得分低至0.03，Opus-4.6却高达0.91。

新智元报道 又送了！ 就在刚刚，Codex与ChatGPT Work的活跃用户大军，合体突破800万大关。米兰体育即便在仅 1% 的极低中毒率下，BadDLM 也已明显拉开与基线的差距，体现了更高的注入效率。

2、别再把它当素菜了，它是豆制品里的「热量刺客」？！

第二套是 Cyber Range，在模拟企业网络中测试模型自主执行多步骤攻击链的能力。

3、算法不止在安排你看什么，它在设计你如何感受——而你浑然不觉

这是一个具备完整分工且能「自己长本事」的闭环飞轮。

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他曾用一年，写下了Bun这个比Node.js还快的JavaScript运行时。

5、马上扔掉家里这1种调料，不仅有毒还致癌！很多人还天天吃

行业头部玩家也在持续探索突破： Anthropic 最新发布的 Claude Science，接入 60 个科学数据库，可依托自然语言驱动多步骤科研流程； OpenAI 推出的 GeneBench-Pro，聚焦基因组学、定量生物学真实场景，专项评测 AI Agent 处理模糊数据、完成多阶段科研判断的综合能力。

它每一次醒来，都是一次干净的失忆。

参考资料： https://x.com/elonmusk/status/2076739687658496209%20*%20 https://x.com/SpaceXAI/status/2076692402442846289%20*%20 https://x.com/milichab/status/2076693464016994685 编辑：所罗门新智元报道 【新智元导读】最近，这个AI穿越Vlog刷爆全网！第一视角空降古罗马、泰坦尼克号，逼真到窒息。

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于是他们换成在自家基础设施上跑的开源模型，取证才继续下去。

每一次试错、每一组数据、每一轮推演，都不再是单一科研的成本消耗，而是支撑后续创新、驱动 AI 科研能力进化的核心资产，有效帮助科研工作实现复利式增长。

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根本的变化只有一个：数据的拥有者易主了。

https://www.tec-do.com/news/299 创始人兼 CEO 李述昊给公司取了两个词拼成的名字——Tec-Do（用技术做生意），后面挂着版本号 2.0，含义是「像做产品一样做公司」（Develop Company as Product）——Tec-Do 2.0。

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证明：(a) 过程一定会终止，最终恰好剩一个大于1的数M；(b) M的值不依赖于操作顺序。

客户端断线重传，服务器分不清这是 重试 还是 覆盖 。

一个 KAT-Coder-Pro V2.5，同时装下五位专家的本事，部署时无需切换—— 写代码、跑流程、做页面，一个搞定。

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这种结果不再是干瘪的数据，而是可以直接用于指导下游功能实验设计、甚至作为高水平论文数据支撑的「现成」科研成果。

你直接交代一句「帮我看看昨天哪些训练任务失败了」，它便会顺着日志、监控、任务事件一路查下去，并且独立解决80%的日常问题。

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录屏的另一面 科技媒体 MakeUseOf 今年 3 月报道了一个案例： 一位自由撰稿人在离职交接期间用 Claude Cowork 搭了一套内容生成工作流，品牌文档、风格指南和历史稿件打包喂进去，按 Skill 流程输出月度内容日历。

纳德拉强调，真正有价值的AI能力，并不是简单调用一个外部模型。

1、35℃高温！免费泼水狂欢！

但当真正的危机到来，当你只需要发一封邮件、打一个电话就能改变历史时，你却选择了沉默。

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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。

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但另一方面，也有企业陆续启动 IPO 进程、寻求二级市场融资。AC米兰签下拉齐奥中卫希拉，Here we go！这或许是这场荒诞实验中，唯一令人感到欣慰的事。

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显存侧用模型压缩和精度优化把占用压下来，让有限的硬件能吃下更大的模型、更长的上下文； 计算侧把零散算子融合成高效指令序列，还对多卡通信做了调度优化，让计算和通信并行重叠； 缓存侧引入跨节点的KV Cache管理和上下文感知的缓存路由； 解码侧则上了面向昇腾的并行解码加速。

5、黄仁勋：AI让一半美国人失业“彻头彻尾的胡扯”

新护栏抓到的问题明显多了，漏掉的那几个也都够不上严重—— 比如模型没头没脑地SSH进了同事的算力节点，比如它敲出了一条会杀光自己名下所有进程的命令。

6、减肥何必死磕健身房？走路才是被严重低估的瘦身习惯

这已经不像一份作业，像一个上线了的产品。

它需要像游戏引擎一样，根据用户前进、后退、转向、回看等操作，持续生成后续画面，并让场景在长时间探索中保持一致。

它接收地图提供的全局方向，结合机器人第一视角判断下一步应该经过的位置，并在执行偏差发生后主动恢复。

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在实际导航任务中，快慢双系统异步协同，让机器人在仅有低精度SD地图时，既能准确抵达指定坐标目标，又能沿人行道、斑马线安全通行，而不是像纯度量式策略那样为了到点而抄近道横穿车道、踩踏绿化带。

而磐石则是用自然语言、分步把需求说出来。

8、C罗哑火受争议，葡萄牙0-0哥伦比亚，同西班牙恐难晋级

一个能直接调用核心数据的AI，如果没装安全护栏，本身就是一枚定时炸弹。

第四，先问AI。

于是，我们立刻唤起安全扫描。

质量指标上，论文报告了PSNR、SSIM、LPIPS、VBench等多维结果。