这是LLM第一次，把IQ推过了130这道坎。

1、博鱼手机 他说，如果继续按「前AGI世界」那套方式教学、评价学生，不光会让这套方法失灵，还会让人「学不会思考」，导致批判性思维一点点萎缩。

真正让人后背发凉的，当AI被拿去当「裁判」，评估其他模型的行为时，它自己也会失配。博鱼手机像素复刻是给人看的，物理推演是给机器人用的」。

2、世联赛积分榜：中国女排回归前八！日本、波兰之一或无缘总决赛

模型路由的调度、推理引擎的压榨、安全底线的死守、运营数据的深度解剖，这些深埋地下的隐形地基，正在成为AI规模化落地的真正支撑。

3、证监会同意热轧卷板、不锈钢期权注册

至于那个迟迟不来的旗舰、和刚刚开跑的Gemini 4，都还是「期货」。

4、官宣！山东连签两将

怎么把电造得又多又便宜？清程极智的秘诀，就在于底层的深度自研。

5、四年冰封结束！俄女排明年征战世联赛，中国女排亚锦赛成关键一战

值得玩味的是，2026年，三巨头几乎在同时做同一件事，只是路径各不相同。

问题在于：IQ测试，本来就不是为大模型量身定做的。

第一层，是L1静态检查，也即实时正则拦截。

6、用世界模型给VLA当教练，原力灵机发布DW0.5，把RL搬进虚拟世界

GDPS将有潜力的年轻人从「牛犊」托举为「大牛」，为青年科学家、开发者和创业者链接技术、人才与资本，并以代码Demo、产业对接及融资机遇等务实产出，推动具身智能从展台真正走向工位。

真正教会模型探索、纠错、验证的，是大规模RL。

7、马斯克站C位，黄仁勋皮衣换西装！17位大佬同框暴露“霸总相”

目前大模型公司都在追求语言层面的通用智能，但物理层面的通用智能才刚刚开始。

如果把Token比作AI时代的「电力」，那么目前的「电网」却千疮百孔。

8、2026浙江队前瞻：外援有惊喜，内援掉链子，新赛季目标继续前七？

可用进废退，那块负责独立思考的脑力，就会跟久不用的手臂一样，悄悄回缩和变弱，用奥特曼的话说是——肌肉萎缩（atrophy）。

数亿美金算力砸出来的π0.5，平均成功率跌到14.8%；而WAM-TTT是它的3.1倍。

你越能翻到三年前那次对话，这份记录本身就越清晰。

9、尺素金声｜中国经济“失速论”站不住脚

导致科研工作仅有单次试错成本消耗，无长期迭代收益，即便 AI 通用能力持续升级，原创科学研究成果依旧进展缓慢。

前Google工程师Deedy Das甩出一场AI横评：7个前沿大模型，全自主单挑IMO 2026全部6道题。

10、宏远速递！崔永熙公布重要决定，徐昕向男篮请假，徐杰正式归队

我们把仓库倒回bug还在的那个commit，只丢给它一份、issue，然后放手，全程不给任何提示。

AI翻出了图论大师Tutte的「群流定理」（Group-flow theorem）。

1、塔里克·穆哈拉莫维奇：我将为这家俱乐部倾尽所有

紧咬在后面的，是Claude-5 Fable，130分。

2、宏远速递！朱芳雨做重要决定，徐杰或预定顶薪，周鹏回归当助教

未来尚未写就 AGI有潜力成为推动科学与医学进步的终极工具，并带来巨大的生产力跃升与经济增长。

3、CBA男篮速递！赵继伟突发崴脚出战成疑，山西签约国手前锋，杨鸣吐露心声，辽篮热身赛时间出炉

第二题：模拟太阳系，共用一个「时钟」 再来测试一个交互类的，让V2.5徒手捏一个太阳系。火箭小将已蜕变！全明星后17分+三分44.4% 若能保持真能改变球队如果说Token Factory是那座要建的工厂，FusionOne AI就是超聚变递过来的整套「建厂方案」。

4、重押餐饮赛道？继外卖业务后，朴朴超市开出首家火锅店

值得一提的是，团队一度以为reward上不去是算法问题，排查后发现罪魁是训练环境本身——早期约16%的轨迹里，至少有一次失败源自沙箱而非模型。

5、厌烦怨恨-量子白骨观修炼体系

入口就在侧边栏。

6、AMD首发2nm GPU挑战英伟达，OpenAI等巨头已下单

面板顶上那个小小的预览窗里，土星在缓缓自转，环跟着一起转，前后遮挡关系分毫不乱。

它们共同面临一个永恒的物理学挑战：算力越高、电池越重，但终端又必须追求极致的轻量化。

企业真正的差异化来自于，它是否能够围绕自己的业务建立一个学习闭环，并把每一次模型使用转化为组织自身的能力积累。

7、中央安全生产考核巡查组第六组对上海市开展三季度安全生产明查暗访

同样的偏移面前，WAM-TTT的泛化保持率高达75.6%，是ICL的5倍多。

在过去，「效率」与「安全」，难以兼顾。

8、下辈子继续回购！这10个宝藏，求它们火，但求千万别涨价

顺带一提，这一整轮它跑在Claude Code里。

当芯片、网络和业务流量被端到端打通之后，优化的触角自然会伸到一个过去大家不太关注的地方——电。

团队集结了来自CMU、SJTU-SAI、哈佛、清华、UC Berkeley、上海AI Lab等世界顶尖院校或机构的年轻学者，其中00后博士生占比达70%，平均年龄只有24岁，但累计发表论文56篇，顶会31篇，覆盖ICML、ECCV、ICLR、NeurIPS等顶级会议。

KwaiKAT团队把劲儿使在以下三处： 一是脚手架不设限（Harness Scaling）。