今早，奥特曼又一次官宣：ChatGPT Work和Codex用户量破800万，一天狂飙100万。

1、乐玩体育 正因如此，它成了理论统计学界的一块试金石。

当然，所有资料经用户授权，记忆可见、可校准、可关闭、可删除。乐玩体育他问自家硬件负责人：我们这么完整地交出去，怕友商抄吗？ 对方回了他八个字： 设计可以，技术不行。

2、迈阿密门将低级乌龙送大礼 梅西缺阵仍3比2逆转芝加哥

结论并不乐观：整体攻击成功率最高可达70%，其中恶意插件在未加固的智能体上百发百中，即便换上最安全的大模型也难以阻挡。

3、19金残奥传奇刚退役就换赛道，她给了英联邦运动会一句承诺

产出的训练数据里，单条轨迹平均15次工具调用，最长超100步，覆盖数据分析、跨系统整合、批量文档处理、报告生成。

4、1992年讴歌Vigor GS待售：原车主家庭持有34年 行驶仅7.1万英里

智能体不只是被动响应，还能主动观察消费周期——T 恤买了 5 个月该换了，洗衣粉用完了该补了——你不用开口它就推荐。

5、阿根廷输球后行为恶劣被指输不起，麦克阿利斯特却称“嘲笑让我们更骄傲”

报告的四个案例，正好预演了这两类情形。

「我想验证一个猜想——在这个行业里，只要你的论文写得像真的、参数标得足够大、Benchmark跑分足够高、网站做得足够专业，再加上几个有影响力的人转发，整个AI圈究竟需要多久，才会有人愿意真正去审视和检查模型本身？」 答案是，你想一夜爆火，根本不需要一个真正世界第一的模型，只需要一个看起来像世界第一的网页。

真正的护城河：从1套到27000套 具身智能有一个残酷真相：让机器人成功表演一次不难，难的是换工厂、换国家、换物体后，还能快速上线稳定运行。

6、仅行驶2.4万英里：这台1983年宝马633CSi历经四任车主仍如新车

而这个飞轮本身，正是记忆最先能服务的对象：让记忆系统自身越来越聪明。

账算得正是一回事，规模跑得起来才能证明这不是小打小闹。

7、多款曼联周边上线丨斜跨小包、金属水壶、队徽帽子、5号足球

这，就是V2.5的「训练车间」。

第一个拦路虎是钱。

8、拉塞尔：数据显示是软件校准问题而非驾驶风格

这三条，正好一一对应前面那三个命题。

效果用攻击成功率（ASR）衡量，效用用MMLU（5-shot）等基准衡量。

它真正掌控的是长链条逻辑推导，每一步不能跳、不能错、不能含糊。

9、英格兰的阿兹特克遗憾，消了大半

事情的起因很小。

网友惊呼：「并行推理将重新定义计算可能性的边界！」 网友 @Mikhail Rogov 敏锐地指出：「把耗时从一天缩短到一小时，这完全是另一种产品形态了。

10、世界杯期间你可能错过的10笔英超转会：伊镇破纪录引进巴西前锋

更重要的是，它要求企业主动建设自己变聪明的能力。

对p=2，v₂(12) = 2，v₂(18) = 1，gcd = 1，贡献2¹。

1、曼联再遇罗森博格，两年前首发11人6个已走，还有2人待售

拿下Cursor的马斯克，又把劲敌Claude的设计「大脑」挖走了。

2、西班牙加时1比0力克十人阿根廷 队史第二次捧起世界杯

此外，和Anthropic相比，OpenAI手里还多一张短期无解的牌：分发。

3、可看可鉴可竞拍，625件珍品齐聚扬州古城

https://x.com/claudeai/status/2079595988998554047 这个功能目前面向 Pro、Max 和 Team 用户开放。苦等 8 年！阿森纳锁定新桑切斯，3500 万神兵完美复刻大腿巅峰不要只给我一个局部结果，只有当找到完全肯定的证明并通过审核时，才能停止。

4、温网前的最后练手，郑钦文外卡出战顺利闯过巴特洪堡站第一轮

AI强在不做情绪性止损。

5、转会窗：阿克或成尤文后防新目标，库普梅纳斯或离队

第一题：手搓《我的世界》，直接可玩 刚才的点球demo只算热身，接下来给V2.5上点强度，现场复刻《我的世界》。

6、转会窗：尤文考察马尔穆什和佩皮，库普梅纳斯出难题

这是对AI怀疑论的重重一击：事实之下，谁还认为AI无法或者不会做出科学发现？ 谁能想象5年后AI会发展到何种地步？ 物理教授卡了半年 Claude一夜解开「弦论」难题 半年了，研究毫无进展。

轴向磁通电机，正在从一种颠覆性技术，演变为支撑现代工业体系的基础设施。

朱红、墨黑与鎏金的光影碰撞，把那种「盛唐赛博」的舞台炸裂感直接拉到了最高。

7、板球拍为何长这样？从古至今的演变终于有人说清了

写清什么情况下它该停下来问你，而不是闷头往下干。

真正的困难，藏在一个看不见的地方——记忆。

8、1986年保时捷944无保留价拍卖：原车主家族持有至今

对此，无问芯穹的答案，是它首创的「跨集群异构PD分离架构」（Prefill-RelayDecode-MainDecode，PDD）。

原因之二，可能是数据成分不一样。

本次同步开源的 Humanoid FluxVLA Engine，包含从训练到推理的完整代码，并首次支持端侧（本机）推理； 开发者可以通过统一的配置管理，以即插即用的方式训练与评测 π0、π0.5、GR00T、OpenVLA、LlavaVLA、DreamZero 等多种主流 VLA 策略。

Physical Intelligence最新的π0.7，一个模型开箱即通吃多任务，连没训练过的机械臂都能零样本迁移。