但当聚光灯打在超级个体身上时，徐立认为，价值的核心必须转向Task，按任务的圆满交付来结账。

1、leyuapp 三个女孩在深夜聊起一个问题：如果真的能穿进游戏，你最想去哪个世界？ 她们想做的，是一款市面上很少见的快穿3D乙游：玩家可以穿梭于古代、民国、末日、仙侠等不同世界，拥有不同身份，遇见完全不同的角色，也看见不同版本的自己。

真正决定一家企业能走多远的，是下半场的新法则。leyuapp第三点，为了搞清楚多出来的用量到底从哪儿来，团队跑了一些实验，实验里改动了推理强度（reasoning effort），内部管它叫「juice values」。

2、复刻维纳尔杜姆！利物浦 3800 万捡漏铁血兽腰，替换麦卡利斯特

科研中的「灵光一闪」，那些需要从无到有构建全新数学模型、打破旧有范式的「构造性发现」，是碳基生物专属的自留地。

3、推广

在这段视频中，小哥全程微笑着，像展示艺术品一样，向全世界复盘了这个过程。

4、特朗普踢到铁板后，才知“中国崩溃论”有多蠢，他骂章家敦没毛病

但先别急着感动！ 就在刚刚，Anthropic发了一篇论文，把自家309,815段真实对话摊在聚光灯下，一行行数了一遍，然后发现—— 那根本不是它的性格，那只是你碰巧说对了语言。

5、放弃 5000 万英超边锋！曼联锁定新姆巴佩，数据全方位碾压

他在YouTube上发布了数十分钟的视频，标题是：《我是如何伪造出全球最强AI模型的》。

灵犀要做的是端到端的「任务交付」。

但李述昊认为这只是棋局的一半。

6、科学大家说｜动物界的“小小建筑师”

通用性和泛化性不是口号，要靠难题来证明 「通用」和「泛化」在AI行业快被说烂了。

团队非常团结，投资人的评价是「没有内耗、执行力极强」。

7、你常喝的“NFC果汁”可能是糖水勾兑？长期喝竟在悄悄伤害眼睛！

他准备好推文、截取好自制的榜单图片、买了一点初始的点赞和转发。

他们的Helix VLA模型，走的是快慢脑双系统架构，目标不是卖机器人，是卖劳动力。

8、阿贾克斯官方宣布巴西中锋莱昂纳多加盟 转会费2500万欧元

通过将Arm计算平台与CIX（此芯科技）的创新能力相结合，我们共同助力开发者和生态伙伴开拓更多创新空间，以更强大的AI能力，大范围地推动应用场景的落地。

整个模型，就是一套浑然一体的Transformer。

凭什么说「越用越懂你」 灵犀跟其他AI产品拉开差距最大的地方是它的记忆工程。

9、为什么心脏不得肿瘤？

不算惊天动地，但确实动了，用old-bielefelder自己的说法是「第一口奶」。

他判断这个转变两到三年内就会发生。

10、湘潭万楼至莲城大桥段滨江绿地成市民“生态会客厅”

Anthropic赌的是OS级深度 走到2026年7月，AI agent基础设施竞赛已经进入到了深水区，更新频率几乎要按天计算。

我们离ASI，又近了一步。

1、优雅到老，穿搭不敷衍！

Palantir需要向前一步 Palantir的强项一直不是训练最大的模型，而是将数据、业务对象、权限和行动连接到一个企业级Ontology中。

2、农业农村部副部长感谢媒体用镜头记录丰收：建议大家到农业生产一线去看看秋粮希望的田野

当模型掌握了对物理世界通用运行规律的映射理解，从开放式指令理解到规划，再到常见任务的70%-80%成功率，那一刻就是物理AI的临界点。

3、服下利他林后我以为自己是“天选之人”，如今50%残疾评级的我仍在每天斗争

而就在WAIC开幕的同一天上午，我们注意到一家国产芯片公司搞了一件大事。伊姐周日热推：电视剧《我的山与海》；电视剧《在你灿烂的季节》......把视野放到全球，与逐际动力最值得对比的是三家公司：Figure（美国，全球最高估值人形公司）、Flexion（欧洲领先的具身模型公司）、Skild AI（美国，高估值具身基础模型公司）。

4、开封2小时，细菌数量暴涨！很多人天天在喝，有人甚至进急诊……

超长上下文：200万token。

5、关键比赛失误，为何对冯潇霆张琳芃看法截然不同？里皮更看重态度

给打工人配私人助理这件事，金山办公是认真的。

6、WAIC上，一家公司想给企业装上一颗会思考的大脑丨WAIC2026

不管你怎么打乱操作顺序，M永远是6。

一整套十几页排下来，层次分明，但视觉风格统一。

大厂必然有自己的战略考量，往往会深度绑定某一家或自己投资的国产算力芯片。

7、遛娃冲！孝感口袋公园太好逛~

在自我递归能力上，Kimi在技术报告中称，「K3与Fable-5（含潜在回退方案）达到了相近性能，但K3每次迭代的优化速度更快。

新智元报道 一页纸，啃下了一篇要用44页顶刊论文才啃动的硬骨头。

8、王传福再回应销量下滑：最坏时刻已过，后续销量每月增加2-3万

原因是，如果企业的业务知识仍然只存在于人的头脑中，如果工作方法没有被结构化，如果评价标准没有被显性定义，如果每次执行后的经验无法沉淀，那么企业只是拥有了一套计算基础设施，并没有拥有自己的认知系统。

• 兼顾速度和成功率：可靠horizon扩展避免盲目拉长chunk，稳定性约束避免短路径投机。

这无异于给AI换上了一双「物理之眼」，让它开始读出数字图像背后更底层的物理三维现实。

这三件事叠在一起，本质上都在问同一个问题：一个具身模型，能不能从「演示品」变成「工时」。