有人担心学生数据隐私，有人担心教育被过度自动化，还有人翻旧账：硅谷高管自己的孩子，上的却是不带科技产品的学校。

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2、速腾聚创第二代全固态感知平台发布，要做物理AI数据入口｜最前线

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3、消失的150亿美元，有下文了

那个能写出绝妙反例的大脑，不再需要经历漫长曲折的学术顿悟，它只需要充足的 Token 和90分钟的推理。

4、帕雷德斯谈是否退出国家队：我不知道自己是否准备好继续下去

一般的模型，到这一步就该停了。

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比如有个企业就发现，客服平台日均数万次咨询中，超过60%的请求不过是查订单、问退换货这类不用动脑的问题。

7月12日晚上，东京大学的数学物理学家立川裕二突然心血来潮，将这份已经停滞半年的研究笔记扔给了AI，没抱任何希望。

这正是富内斯所不具备的能力。

6、CBA快讯！北京男篮接近签约布朗，赵柏清签约日本球队，山西签约14+6后卫

然后每涨一波，官方就清零一波。

任何一个学过大学微积分的大一新生，都可以通过求偏导，算出这个三元多项式的雅可比行列式恒等于-2。

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扔给它近600行代码，全程34分钟，直出一个能跑的HTML。

全文由GPT-5.6 Sol Ultra生成，最后在Codex的辅助下完成了排版。

8、经纪人：卡马尔达和科莫托是否会被外租？这取决于以后的决定

他到底在怕什么？ 他以为学校早该变了 时间倒回2022年11月，ChatGPT刚发布。

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技术要求需攻克湿滑弹夹识别与柔性抓取、潮湿避障及设备对接难题。

9、今年夏天最时髦的穿法：衬衫+牛仔裤，太高级了！

Claude Code生成的Artifact，能直接连上真实的工具和数据环境，读到活的数据。

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10、0分！北京惨败天津，顶薪先生迷失赛场，许利民却发现了意外之喜

看起来只是这一点细微的差别，但足以让一台千锤百炼的机器人当场卡壳。

体验过的网友，直呼K3堪比Fable 5： 要是把Kimi K3的名字换成 Fable 5，大家就会信它。

1、小米扔深水炸弹：100000h真实数据，首次系统验证机器人Scaling Law

这让逐际动力不必在「谁的单一模型更大」上打军备竞赛，而是在「谁的系统更完善」这条差异化赛道上竞争。

2、比尔-拉塞尔：承君此诺，至死方休

真正教会模型探索、纠错、验证的，是大规模RL。

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图1：交互式视频世界模型的推理瓶颈。

5、两日内新增9家私募宣布自购！7月以来24家私募自购近14亿元

后厂（Token生产层）：AI时代的「超级发电站」 它的核心武器，是N个算力厂商伙伴 + 赤兔推理引擎 +八卦炉智能软件栈。

6、试训5支NBA球队！郭昊文再度赴美 他是浪子回头还是走网红路线？

一句话，一个成品。

过去国产芯片适配是公认的苦活，每换一款芯片都要重新踩坑。

https://www.makeuseof.com/claude-cowork-automated-away-job/ 这个故事发生在「Record a Skill」上线之前，用的还是手写 Skill 的方式。

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模型可以对着这个「客观真理」死磕好几天，中间不需要人来仲裁。

这意味着，清程极智在算力评测和底层硬件性能榨取上，拥有国家队级别的深厚积累。

8、勇士24岁的MVP，也是个勒布朗？

一个能直接调用核心数据的AI，如果没装安全护栏，本身就是一枚定时炸弹。

但消息已经传来。

这一结果说明，统一评分尺度后，可以在一定程度上减少不同审稿人评分习惯带来的影响，使评审结果更加一致，也更容易保留后续产生较大学术影响力的边缘论文。

田然在发布会上说了一个很关键的定义：助理不是参谋，不是只给你出主意的人，要把事情推进到最后。