别小看这个「压扁」的动作。

1、博鱼手机 而发这篇通稿的公关公司Real Media Group，一边把她称作「客户」，一边又在团队页面把她列为「联合创始人」。

ABot-M0.5将运动与操作拆分为互不干扰的双动作流，并引入「帧级隐式动作」，让机器人在极细的时间颗粒度上实现眼、手、脚的实时对齐。博鱼手机省下来的每一步冗余，都变成实打实的能效。

2、那不勒斯体育总监：球队已激活安古伊萨续约一年选项

换成Sol的写法，直接砍到四句。

3、联想贵州公司8分钟完成开办登记 正式落户贵阳高新区

关键的一步，Bloom后来在讨论区里点破了：把一个非负函数做卷积，再在时间上平移1，表达式一下子就光滑了，原本硬啃的地方顺了下来。

4、控股股东协议转让生变 济民健康称终止后，对方直接增持有助深度绑定

最后一个镜头——漆黑的海面上，什么都没有了。

5、上场微笑，下场流泪！时隔981天，内马尔终于回归

它真正的升级，藏在三个新增的结构里。

不加说明就是噪声，标清坏在哪就成了错题集。

Andreessen说，这些朋友里有相当有名的人，现在见面「气色很差，黑眼圈很重，明显没在照顾自己」，但一个比一个兴奋。

6、英博两将完成百场里程碑！马里奥盯防王钰栋，斯坦丘PK米神，德尔加多别当吉祥物

可当所有智能都跑在云端的数据中心里，AI基础设施就真的到头了吗？ 无问芯穹的答案是没有。

数据瓶颈：高质量的人类文本数据几乎被「榨干」，合成数据的效果尚待验证。

7、“2024新一代人工智能（深圳）创业创新大赛”总决赛收官 八方地动获得冠军

ChatGPT Work发布后没几天，OpenAI临时取消了Plus、Pro、Business的5小时使用限制，还一轮接一轮重置用户额度：先给约50万用户，再铺到700万用户，人人补一次。

但这个模型却在HLE上拿下了令人胆寒的99.44%！ 不仅如此，AIME 2025、GPQA Diamond等多个被视为「AI智商试金石」的Benchmark榜单，也全部被以满分或接近满分的成绩霸榜。

8、前瞻

机器人场景下，VLA模型每次推理需处理三路相机画面（双腕部+主视角）加文本指令，并输出动作。

春华秋实，林繁果硕。

传统教育中，真正要做到因材施教，对一个要面对几十号人的老师来说，几乎是奢望。

9、独家｜莲花跑车前高管贾小卉低调加盟上汽MG

Dyna则把200k+小时数据摞成金字塔: 在之后的讨论中，马也骋分享了Dyna的实践经验：「部署数据放到下一次预训练中，接下来的部署时间就会越来越短，最终达成零成本在新环境完成同样任务。

专家在使用智能体的过程中积累出有效的工作技能（比如「怎么做东南亚美白面膜的冷启动」「Instagram 上最近最火的创意长什么样」），这些技能被抽离、沉淀为标准化的 Skill。

10、韦世豪：前几年跟泰国是互有攻守，这场全场压制只是缺进球

时代变局已至 该重构的其实是你 如今，人和AI结对干活的方式，正从「手把手教编程」的保姆模式，滑向「发号施令」的指挥官模式。

不是「Token 工厂」，是Agentic Infra 2025年，无问芯穹率先在业内喊出了Agentic Infra。

1、东契奇变NBA版姆巴佩？湖人新赛季阵容成型，夺冠希望或已渺茫

但把目光放向全球，答案会截然不同。

2、梦想成真，库库雷利亚转发13年前西班牙青年队首秀照片

第二个更隐蔽。

3、首秀折戟后已取三连胜！王楚钦终露出灿烂笑容 与李和宸板凳庆贺超暖

一旦遇到团队更迭、项目结题收尾，大量试错经验、核心失败数据便容易流失浪费。盘活了！连续两笔交易，这队拥有2全明星+2潜力股，有望再度崛起这两年，类似的画面人们早已司空见惯。

4、梅西还会罚点球吗？斯卡洛尼进行了解答！

所有的智能，最终都要从这样一层地基上长出来。

5、名人堂为一个还在打球的人破例 库里凭什么？

在一个模拟的AI实验室里，Gemini 3.1 Pro被部署成科研智能体，是某个对齐项目「事实上的技术负责人」。

6、官宣！CBA本土得分王将代表国王出战NBA夏季联赛，本赛季场均21+6

它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。

站会那一幕，靠的是Claude Code今年6月发布的Artifacts。

PI偏押最脏的场景：让机器人当咖啡师，做浓缩咖啡还要90%以上可靠——端着带液体的杯子、拿捏出杯时机、精细力控，一步都不能崩。

7、皇家西班牙人足球俱乐部通过其上海足球学院深化国际布局

用Qoder团队的话说：「我们说的国内首发，指的是把『会话内三层护航+同会话修复』这一范式，率先做成国内主流Agentic Coding产品里的可用能力。

本体论若无本体工程的支撑，便只是悬置在空中的概念游戏。

8、山东高速男篮轻舟已过万重山

3.6 Flash在几条关键测试上，都甩开了前代—— DeepSWE：编程测试 37% ➔ 49% MLE Bench：机器学习研究测试49.7% ➔ 63.9% OSWorld-Verified：让模型直接操作电脑测试78.4% ➔ 83% GDPVal-AA v2：知识型工作任务拿下了1421份，比上一代高出70多分 如下demo中，3.6 Flash大秀多智能体编排绝活，不仅轻松拿下复杂的代码迁移任务，更在响应速度、代码质量上对3.5 Flash完成了降维打击。

也就是说，机器人不光要会动手，还得说得清自己为什么这么动。

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038 https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code https://claude.com/docs/connectors/overview 编辑：元宇新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。

每一帧，都是AI生成的。