一个 300B 参数的垂类模型打赢万亿参数的通用模型，靠的是数据壁垒而非算力堆叠。

1、kaiyun官网 它让S1-Omni学到的，不只是科学数据的表面模式，更是「如何在具体任务中基于专家知识去推理」。

所以面壁智能布局具身智能，是情理之中。kaiyun官网不是跑在芯片上，是长在芯片里。

2、送别万达！唉，成都马拉松的命呀

第一个问题，是企业正在支付大量Token成本，却没有获得相应的业务价值。

3、奇遇中轴

它指出企业需要积累AI能力，却还没有完全回答这些能力到底以什么形式存在、如何被管理、如何被验证、如何被更新，以及如何防止它们依附于某一个模型供应商。

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这是极度反直觉的智力高空走钢丝。

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就在一个月前，他用GPT-5.5在无休止的智能体循环（Agentic loops）中让机器狂奔了数天、大约20个小时，最终铩羽而归。

1980年代就本可以被发现。

飞轮，已经高速转起。

6、曼联追楚阿梅尼恐成泡影，皇马官宣不签恩佐！需避免重蹈德容覆辙

第二，实现端边云全域协同。

它不再需要你提前做好所有的素材。

7、“魔幻”七匹狼：主业卖夹克，副业当股神！

剩下的路，让它自己闯。

这种竞争态势固然推动了快速进步、加速兑现惊人的红利，但前沿的进展速度，已经超过了我们对这项技术本身的理解速度。

8、农业农村部：深入实施种业振兴行动，加强种业基地建设

而Danny Zhang抛出的那句理念，才是AGX真正的野心所在： 此芯科技的愿景是构建一个开放的算力底座。

Friar开篇就说，她在各处听到CFO们问的是同一个问题：怎么让AI这笔钱花得更值。

我把积攒了三个月的报销明细（大概200多条）扔给灵犀，说「帮我按部门、按费用类型分类汇总，标出超标的项目，生成一个可以直接交给财务的Excel。

9、CBA休赛季大变天？杜锋下课广东帅位空缺：下赛季谁能执教11冠王

Bloom一句话回应为此定性：戏剧性的误导。

跨基准结果显示，PolicyTrim在ManiSkill上最高达到2.36倍加速，在Meta-World上达到2.52倍加速。

10、别再断舍离了！这7个“邪修”改造，治好了我的扔东西焦虑！

所有的智能，最终都要从这样一层地基上长出来。

真正稀缺的，是那个能和模型说清「任务做完是什么样」的人。

1、上市房企半年预亏逼近 500 亿元 地产板块总市值较高点缩水 66%

在OpenAI开发者社区，苦这个旧搜索久矣： 终于能找到那条消息了，为什么拖了这么久；那个老搜索栏，从来就没好用过；会话一多，搜旧对话就变得不可能；翻旧对话简直成了噩梦…… 这不是零星几句抱怨。

2、日本画家的微型写实油画《菲莉亚》_网易订阅

以前拼谁会说话 现在拼谁会搭系统 这一轮变化中，真正改变的是编程重心：从「内容设计」，挪到了「行为系统设计」。

3、7月24日上市公司晚间重要公告一览：宁德时代拟200亿-400亿元回购股份，上半年净利增41.98%；多家公司筹划控制权变更停牌

它越是让你感觉不到它的存在，说明它运转得越完美。网友偶遇司机的后视镜被撞没，用一面化妆镜替补抽象又佛系；能这样？交管值班人员也哭笑不得让ABot每一个能力的提升都能在本体上有完整呈现。

4、嚯！35家大型央国企实测后，因果世界模型落地了

保时捷、奔驰也在近期频频曝光相关专利，暗中布局。

5、现代汽车二季度营收创新高，营业利润下滑逾两成_网易订阅

从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代个人智能体的Peter Steinberger，到Claude Code创造者Boris Cherny，这些硅谷大佬，正集体转向「循环」（loops）。

6、斯卢茨基执教申花前2个赛季都是亚军 今年17轮下来

模型供应商可能逐渐看到： 企业关注什么问题，如何定义目标，如何评价答案，哪些建议会被接受，哪些会被拒绝，以及企业真正依赖的价值判断是什么。

Gemini两个都没选。

此前在 WWDC 26 上，苹果展示了与谷歌合作、基于 Gemini 打造的新一代 Siri AI，支持跨应用上下文感知和自然对话，甚至能在通话中实时调取邮件和日历信息。

7、石家庄暴雨有路段积水深至大腿，当地多部门出动数千名防汛人员24小时不间断巡查抽排，市民：途中紧急将车停到商场数小时，凌晨水退才回家

前沿安全研究表明，一个高级AI如果想要欺骗人类，它绝不会直接写在最终输出里，而是会隐藏在CoT中。

许多老派工程师信奉「所有重要代码都应人工编写」。

8、设计这个落地灯的设计师，是懂生活的！

现在，PixVerse目前拥有超过1.5亿全球用户，覆盖177多个国家和地区，在30多个国家的应用市场视频类榜单中排名第一。

说这话的，是Thomas Bloom。

那个被调动的变量，刚好是用户能感觉到的那个。

其中，有95.5%的任务超过GPT-5.5，83.3%的任务超过Gemini-3.1-Pro；在部分任务上，甚至达到或超过了各领域的任务专用模型，具体来看： 在药物性质相关的ADMET 18项评测里，有16项同时优于GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro；在CYP、hERG、肠道吸收等几个关键药物性质任务上，其性能已达到甚至超越了业内代表性的化学专用模型。