推理框架PhyAI是由明体科技（MemBodied）联合北京邮电大学、北京大学共同研发的端云一体、全栈优化的具身智能模型推理建构。

1、博亚平台 （图源：Claude官方博客） 先把目标写死，比如「把首页Lighthouse分数跑到90以上，试5次就停」。

多Agent协同这个词在论文里出现了无数次，真正落到物理世界、落到六台异构机型同时开工的场面，是另一回事。博亚平台这带来两个核心挑战： 训练时监督信号稀疏：后门的目标监督被分散在随机的掩码模式中，稀疏的「触发器—目标」关联容易被普通词的重建所稀释； 强泛化的副作用：随机掩码与任意顺序建模会让 DLM 泛化能力更强，进一步淡化稀疏的后门关联。

2、德国本周末迎来高温，西南地区最高气温达36°C

你今天打开Claude看到的样子，很大程度上是那次定下来的。

3、打通分子宏微观鸿沟40+任务超越SOTA，上智院开源Suiren-1.0模型

这是奇迹。

4、《空之轨迹2nd》经典玩法来了！收集癖大满足

FusionOne AI，一套AI一体化解决方案，也是企业Token工厂从概念落到现场的载体。

5、2026上海中考分数大通胀，我完全有理由怀疑是一场“阳谋”

产业界涌现出大量场景真题。

（图源：Claude Code官方文档） 所谓自主智能体，本质上就是这么一个圈。

它能替老师干的，大致是三块。

6、上海球迷为申思发声：打小球员有什么错？掌掴都受不了趁早别踢球

还记得徐立那句话吗？AI预测的从来不是未来，而是当下的信息共识。

问题在于，生成链路越长，成本越难压。

7、严查！绍兴又有多人被罚！

传统算法面前一个玻璃杯和「什么都没有」差不多，但梅卡曼德的算法能把透明瓶子看得清清楚楚。

一觉醒来，GPT-5.6 Sol变笨了！ 一个日本的市场调研团队，早上开工没多久，就发现手里的Codex Sol MAX不太对劲，领队把这一上午的遭遇写成一个长帖，扔到了Reddit的r/codex上。

8、火箭有意字母哥！申京+小贾成主要筹码 与杜兰特+阿门组三巨头？

思路叫「纵深防御」，具体做了几件事： 1. 拿真实的事故当素材，反过来造对抗测试； 2. 针对性做对齐训练，他们发现模型在长任务里会「忘」掉指令，就专门训练它记牢； 3. 再加一个全程盯轨迹的主动监控，一旦发现苗头，能直接把会话叫停、提醒用户。

但光这部分，就已经够多了。

第三层，L3深度扫描，也即跨文件深度审查。

9、刚刚，利好来了！兆易创新，暴增1099%

按OpenAI给出的口径，在长周期工程任务基准DeepSWE v1.1上，开到最高推理档的GPT-5.6 Sol拿到72.7%，压过Claude Fable 5的69.9%；而估算API成本，比对方低36.2%。

一个把通用人工智能（AGI）挂在嘴边的人，居然在为课堂焦虑。

10、国资央企上新一批人工智能创新应用

同时，告警误报率下降了约80%，开发者再也不用在成堆无效告警里疲于奔命、逐条甄别。

清程极智联创师天麾打了一个绝妙的比方：国外的vLLM就像是西方人用来烤面包的「烤箱」，那是为英伟达量身定制的。

1、韩国赠还中国一对清代石狮，根据规格、质地、雕工刻法、形态特征等综合判断，应为清代王爷、公主等府邸门狮，交接现场视频→

AI只是制造了一个恰好契合人们「想要相信善良」的幻象——一位虔诚的信徒、一群等待救助的孩子、一场跨越国界的救援。

2、拒绝21分大逆转！广东复仇北京杀进四强：小徐杰狂轰27+12+6+6！

这是这个时代绕不开的背景音。

3、回来了！汤神表态！水花还有续集？该回来吗？

把活跃用户数摞在一起看：2月，Codex还不到100万；7月12日600万，14日800万，到16日，Codex和ChatGPT Work合计突破900万。Token消耗量翻超3倍！中国平安：AI让“一句话能办事”同一批真实科研任务，磐石与GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、Claude Science等全球顶流同台作答，全程交给第三方模型盲评打分。

4、近千匹马力、每公里低至1度电！东风柳汽最新亮相的乘龙翼威5超能版牵引车实拍

出爆款那天，她还专门跑到创作者社群里发了一段感谢。

5、1449套！哈尔滨这10个小区保障性租赁住房改造招标，拎包入住

他也只能自我安慰可能自己没有开启高性能模型「high thinking」。

6、绿城队1-1上海申花，平局留下遗憾，也暗藏了三分侥幸

然后，他收集了GPQA、AIME、MMLU-Pro和HLE这些顶级榜单的公开测试集答案，用这些答案开始微调。

从把Claude接进美国高校的教学系统、铺开学生大使和AI社团，到今天的中小学老师，它是一步步往下扎的。

这正是超聚变身为算力老兵，最不肯让步的地方：再华丽的软件平台，最后都得踩在实实在在的算力底座上跑起来。

7、英特尔走弱，现跌幅扩大至2.5%

知识库解决的是「系统知道什么」，但企业认知系统还必须回答： 系统应该在什么条件下使用这些知识？ 应该调用哪些技能？ 应该采取什么行动？ 什么结果才算成功？ 失败应该归因于知识、技能、计划、执行还是环境？ 学习以后，系统应该修改哪一部分？ 因此，认知主权比数据主权更深一层。

文字和图始终跑在同一条自回归序列上，像说同一种「语言」，不靠外挂、不靠工具在中间对齐。

8、金价崩跌戳破暴富梦，投资者情绪撕裂，金店：价跌了咋没人抢了？

企业可以把模型部署在自己的服务器里，却仍然没有认知主权。

给打工人配私人助理这件事，金山办公是认真的。

为了确保执行的准确度，这次长城挑战还引入了DFOL2.0做后训练—— 一个引入「世界模型」DW0.5的框架，让模型先在虚拟环境里千锤百炼，再上真机。

它能做到零延迟、零额外算力开销，开发者甚至感知不到这层检查的存在。