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。

1、博亚平台 它擅长的是，模糊、近似、听起来很有道理。

但彼时，苹果同时也明确了：新 Siri AI 不会立即登陆中国市场。博亚平台此次开源的不仅是模型权重，而是完整的技术栈：模型+推理框架+部署方案。

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事实是关了没用，照传不误。

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S0 是整个人形大脑系统立足其上的地基——用张巍的话说，「没有小脑，是长不出大脑的」。

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跨界赞助方面，面向豪华汽车、轻奢新消费、国际大牌、顶级金融资本、数字娱乐及文化传媒、专业服务等多元领域敞开大门，只要渴望与未来科技同频共振，都与我们同行。

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第一个拦路虎是钱。

一起来看看，在内部测试中，具体发生了什么？ GPT-6花了整整一小时 找到了那扇「逃生门」 最经典的一幕—— OpenAI让GPT-6去跑公开基准测试NanoGPT speedrun，目标是用尽量少的步数训练出一个小语言模型。

可报告认为最危险的，恰恰是它当面答应你，转头却背着你动手。

6、从极端个案看猝死，都是跑步的锅？

更离谱的是，上千个权重分片文件，在字节大小上竟然是完全一模一样的！ 所谓1.6T模型，实际上是拿Qwen2.5-7B-Instruct 的权重，像俄罗斯方块一样复制粘贴，然后用看起来像随机数的权重暴力填充，最终硬生生「吹」成了一个3TB的巨无霸。

」 更是有人原地开始拉踩诺兰。

7、火箭G1输球令人绝望？年轻球员需要适应季后赛 仍是更强的一方

没有发布会，没有新闻稿，功能上线又迅速下线。

另外，在内部构建的真实工程评测集KAT Code Bench 上，它以53.1分同样跻身第二梯队； 在业务化Agentic评测集KAT Claw Bench上拿到85.5 分，与最强的闭源、开源同行贴身缠斗。

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人类表演，从此要和AI创作竞争了。

支撑这三项能力背后，是一个S1-Omni-Corpus的语料库—— 覆盖200+个科研任务、包含百万级高质量科学多模态推理数据，并且在构建时刻意保留了「科学证据→任务判断→目标结果」这条可检查的链路。

韩语 —— 温暖+0.04σ，「不带评判地安慰你」「模仿你的语气」。

9、俄罗斯商品馆，含俄量不足1%

此前，他让Claude Fable计算TMF到KO的映射下的 BN 不变量。

当一个中国公司把前沿能力推向全球时，AI竞赛的逻辑已从「零和博弈」转向「正和共生」。

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这种把智能体当作某种生命体来设计产品的思路，是他对 5 到 10 年后 AI 产业的押注。

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值得玩味的是时机。

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目前，这套方案已经在真实客户场景中跑通了。

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时间上下文也不再使用固定窗口。

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来自深圳的小象电动，已经拿到了入场券。

当具身大模型开始具备开放世界泛化能力，这20%的人工工序，第一次有了被逐步接管的可能。

然而，Opus 4.8早已被GPT-5.6踩在了脚上。

7、这款主推“偶像下海”的新游戏，可能有点儿过于自由了

但等到某一天流动智力开始压过地基，它会突然变得肉眼可见。

这意味着加固需要按模型来调，而非一刀切地统一部署。

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李述昊用道家的太极的比喻解释钛动的专业模型「钛极」（Tec-Chi）：阳面是一个 300B 参数的推理模型，和所有模型一样能对话、能生成，在 SuperCLUE-Mkt 营销能力评测中以 85.82 分拿下全球第一，排在 GPT 前面。

现在Claude能替老师制定个性化教学方案，Reddit上已经有老师用它给特教场景搭工具，比如帮做特殊教育的另一半整理IEP（个别化教育计划）。

针对AR模型的后门主要作用于「下一个词预测（Next-token Prediction）」这一从左到右的生成链条；而DLM采用独特的掩码扩散（Masked Diffusion）训练，模型需要从剩余上下文中恢复被掩码的词。

MiniCPM-RobotManip正是这一理念的产物：先打造通用大脑，再适配多元场景。