把私下的表达欲变成每周更新节目，太难持续，不少播客节目在一两期之后就不见更新了。

1、博亚平台 跳舞、格斗、跑步、打乒乓球……过去只能在实验室里看到的各种动作，如今已经成了展台上的固定节目。

其逻辑在于： 先预测未来画面，再从画面推出动作，让机器人也学会「先想后动」。博亚平台模型参数突破万亿级，Agent和AI4S对CPU-GPU协同的要求越来越高，单纯堆算力的边际收益正在递减。

2、阿根廷PK英格兰，谁能赢？范志毅给出了1个答案！

目前，中数睿智的AI-FDE交付模式将单项目交付周期从6至9个月压缩到了1至2个月，交付效率提升80%，单工程师覆盖客户数量提升5至10倍。

3、丘索维金娜仍在书写不老传奇 名古屋亚运会要冲击更高难度

更关键的是，它的响应速度非常快，几乎达到Opus 4.8的两倍以上，同时成本也更低。

4、一夜7大转会！巴萨签下多特快马阿德耶米，曼联有意卡马文加！

项目也提供了在线Demo。

5、看来看去夏天还是穿T恤最合适，不用买太贵，舒适百搭又经典

其本质是范式的跃迁——只有打通了湿实验，AI才算真正进入了科学发现的闭环。

而沐曦想做的，就是让每个Token的价值都被真正实现。

他即将为人类领走数学的最高荣誉，而在埃尔德什这道题上，他刚刚输给了AI。

6、首次！中国籍数学家邓煜获得菲尔兹奖

Agent的记忆是短时的，今天学到的东西明天就忘了，所以需要写进状态文件（STATE.md），每次运行接着读。

不过柠季接手哈根达斯门店业务，仍让业内人士感到意外。

7、大哥跑步5年，月跑量400公里，膝盖还好吗？

因为真正需要理解的，不是交通规则，而是人的行为。

基于此，丁文超给出了一个大胆判断： 行业已经从「机器人文娱舞蹈」，进入「机器人真干活」的阶段。

8、27岁前锋合同到期！差点比肩张镇麟，续约拿顶薪，CBA豪门不放人

传统世界动作模型WAM采用单一路径预测逻辑，每次只预判唯一一套后续操作方案。

这些分布在不同领域的动作，说到底是同一套方法论——把资源收在自己盘子里，再根据场景灵活地重新组合。

还有件有意思的小事，前一段时间，达州、广安的数学试卷上竟然出现了世纪隆的名字，还有老师特意问我是不是投放的。

9、诺里，让温布尔登结束等待！以五条斜线剑指未来！

本文由天立启鸣提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

是因为它太好了，太完美了，太正确了。

10、克里斯坦特：我们张开双臂等待佩莱格里尼续约归队

像胖东来、山姆，可以对采购的各个环节进行严格的标准把控，我们目前没有这方面的专业能力，如果仅仅为做而做，单纯去搞贴牌，风险很大。

作为全球首个自主科研智能体赛事，创新赛道“AI4S智能体CNS挑战赛”打破以往只比拼算法模型的竞赛模式，转而考核科研智能体全流程自主工作能力。

1、小米汽车：近年内还没有在海外市场销售汽车的计划

“很多男性用户会觉得小红书‘有用’，但不一定觉得小红书是自己的主阵地，社区归属感还需要继续培养。

2、媒体人：海牛老将宋文杰有望出战对阵津门虎的保级大战

开发环境要换、模型要迁移、性能要重新验证、工程团队要重新培训，系统稳定性、运维和后续升级的风险也要一并承担。

3、不是巴尔科拉！利物浦挖角大巴黎巨星！新帅爱将或空降安菲尔德

和别的AI比，问小白最大的特点就是务实。铁瓷们集合啦！一起来五棵松 为北京而战！Mind Lab要做的，就是打破这个死循环。

4、今年夏天最时髦的穿法：衬衫+牛仔裤，太高级了！

这一遴选不仅是对技术落地能力的行业背书，更标志着启鸣达人从理论建构迈向场景验证，在教育智能化赛道上获得了国家级权威认可。

5、跑10公里35分钟，我这样的成绩能跑马拉松吗？

看来能提供情绪价值的不止舞蹈档，光看机器人干活，也能很舒心。

6、最后七轮仅一胜！山东男篮，季后赛该瞪眼了

未来，RLinf将坚持开源路线，提升易用性，并携手社区同行持续贡献前沿算法。

海外线上零售没那么发达，线下可以慢慢调，我们没有这个时间，线下被迫进入到生死时速。

”知情人士说。

7、迎战日本！亚篮联看衰中国男篮！钦点一关键球员，推荐12人大名单

最核心的硬件是自研芯片“马赫M100”。

它早期的打法是标准两段式：Cosmos负责做梦，生成机器人干活的视频，再从画面里反推动作。

8、太原新增严管道路（2026年第六批），8月3日起开始抓拍！

但真实世界的信息太复杂。

文｜《中国企业家》记者 邓双琳 见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡 图片来源｜视觉中国 告别无招，钉钉迎来了新CEO。

“ 过去二十年教育数字化本质是“信息迁移”，搭起了线上教学、题库测评等信息基础设施，但无人追问：学习究竟如何在个体心智中发生？ 《白皮书》认为，理想状态下的教育AGI是指以认知世界模型为核心底座的通用人工智能教育系统。

量子位：落地闭环会反过来影响模型训练？ 丁文超：基础数据达到一定规模后，当然可以继续堆量。