在两个模型都能 100% 完成的窄任务上，Opus 4.6 每个任务花 15.17 美元，GLM-5.2 花 6.12 美元； Opus 4.5 花 12.50 美元，DeepSeek V4-Pro 花 0.28 美元。

1、米兰体育 报告发出后，上传行为悄悄停了——不用更新软件，服务器那头直接掐断。

DeepSeek V4-Pro 在窄任务上对标 Opus 4.5，差距 5 个月。米兰体育这个颠覆性的框架，让银河通用让全世界宣告：机器人大规模进入家庭与工厂的商业化临界点，已经真正到来！ 训练时精通，部署时不通 在AI领域，Scaling Law通过海量参数与数据驱动能力跃升，已被反复验证。

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通过底层硬件与具身大模型深度融合，Apex具备长效稳定作业、多场景泛化、精细化操作、安全人机共生四大优势。

3、开局之年看中国｜义乌全球数贸中心里的新气象

② 从理论上证明：DLM 的后门训练可以等价地通过构造诱导前向掩码分布（Induced Forward Masking Distribution）来实现，从而揭示出区别于AR（Auto-Regressive）语言模型的全新威胁面。

4、巨星们最重要的指标是冠军？

说到底，对5.6，克制才是本事。

5、癌症管理大模型时代：Nature子刊综述揭示AI基础模型的现状与未来

工业装配应用示意图 场景单位：安波福面向人工重复劳动工序，注塑车间场景聚焦生产制造。

最终拿下最高分的，是磐石。

佟佳睿（Richard Jiarui Tong）博士最近发布了一篇评论，将纳德拉的两篇长文、Karp的CNBC 访谈，与他本人更早提出的企业认知系统和认知主权框架放在同一条思想演进线上。

6、活塞五虎前夜：大本的独自坚守

当五角大楼的压力再次袭来时，Jeff Dean没有像特纳期望的那样「以死相逼」，没有用自己的辞职作为筹码来要挟公司。

而佟博士此前在设计ECS、NSEAP和KSTAR时，关注的已经不是单一的数据保护或模型选择问题，而是企业能否拥有一套独立于底层模型的认知内核。

7、潍柴与法国EODev签署战略合作，SOFC进军全球市场

」 在后稀缺时代，需要什么样的新型经济模式来帮助所有人共同繁荣？我们希望秉承什么样的价值观？意义和目的将是什么？甚至，人类自身的境况将如何改变？ 下面，就是哈萨比斯的文章译文——《前沿AI框架与新时代的曙光》「A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age」。

这长期以来是汽车工程的「圣杯」——省去传动轴、差速器，底盘空间彻底解放，每个车轮都能独立精确控制扭矩。

8、纽约期金站上4070美元/盎司_网易订阅

该项目推动企业从场景 POC 进入真实任务运行阶段，重点验证产品在连续作业中的稳定性、系统协同、异常响应和任务闭环能力。

https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/25-039_05fbec84-1f23-459b-8410-e3cd7ab6c88a.pdf 但「Record a Skill」推动的方向很明确：工作的护城河，从「会做」迁移到了「会做别人做不了的事」。

最让特纳感到耻辱的是，合同中关于限制自主武器和大规模监控的条款，用的居然是「不应该」这种完全没有法律约束力的词汇！ 谷歌连遮羞布都不要了。

9、150㎡拆了50多㎡墙，就为做一个“双面柜”，结果被全网追着抄作业！

上海作为先行城市，承接国家任务，以赛事锤炼成果，向国家交出具身智能实景验证的「GDPS答卷」。

它需要社会的每一个部分走到一起，共同定义这个新篇章。

10、院士都救不了的项目？漳州歌剧院烂尾，现在成两个大水坑！

她出生于广州，仅用三年便横扫MIT数学与物理双学位，更是Morgan Prize的得主。

但Uber们的账单同时也在宣告，光会用，远远不够。

1、深圳市人工智能与机器人研究院丁宁：具身智能就是知行合一

睡眠、健康以及与家人吃一顿饭的那两个小时，全被换成了产出。

2、战报

但如果你把它拆开看，会发现这场挑战，精确地踩在了具身智能最难的三根钉子上。

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春华秋实，林繁果硕。

5、世界杯神奇一幕：55万人口小国创造历史，西班牙27次射门0进球

模型参数还会继续膨胀。

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久而久之，企业可能越来越依赖模型供应商，而模型供应商却越来越理解企业。

交接时客户说： 你既然要走了，能不能把这个配好，我们自己跑？ 五年的合作关系被一个 Skill 文件夹替代了。

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7、诺奖得主Demis Hassabis谈AI时代的科学终极追问

此外，得益于过去的基础模型训练经验与技术积累，面壁还有独特的优势： 追求通用智能，而非专用skill； 多模态技术积累深厚，技术底气足。

回头看这届世界杯，其实就是这套循环的一次公开路演。

8、高兴太早！中国男篮战胜中国台北却收两个坏消息，最大问题没解决

然后Gemini发了一份状态汇报：运行成功，退出码0，无任何异常。

参考资料： https://x.com/maxforai/status/2078767321603342656?s=46&t=kUmE9xDZxjY1kLbL84hhYQ 编辑：Aeneas新智元报道 一名顶尖实验室的材料研究员，最无力的瞬间，从来不是想不出创新思路，而是 AI 一天推演上百种新配方，人工实验一年测不完； 最可惜的损耗，不是实验本身的失败，而是随着项目结束、人员更迭导致数据、经验、参数未能有效存留，让下次的研究需要重复起步、反复试错。

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。

虽然这次针对比分的「终极预言」与现实擦肩而过，但它向行业展示的，却是从「给出一个猜测」到「交付一件完整的商业成品」的蜕变。