但如果你问一圈做AI的人，2026年最让他们睡不着觉的事情是什么，答案出奇一致—— 不是模型不够强，是算力不够用了。

1、星空官方 MCP能干的，还不止喂数据。

这才是整场地震真正的震中。星空官方用徐立的话说：不需要你有更多的编辑、理解和生成能力，只要把意图充分表达，AI就可以给到你可交付的内容。

2、拉塞尔维斯布鲁克为何陨落速度如此之快？只因这两次重大转折

80%的体表覆盖着全身定制的触觉皮肤，整整18,000个触点密布其中，感知精度下探到惊人的0.1牛顿。

3、这哪是小妖怪，明明是照镜子的打工人

如果企业的能力只能存在于某个模型的私有上下文、某个供应商的 Agent 平台或某个不可迁移的提示词系统里，那么企业事实上并不拥有这些能力。

4、马斯克第三次喊「奇点已至」！AI三个月连破数学、安全两道墙

哑光纸盒、烫金字、薄胎白瓷、胡桃木桌、袅袅茶汤蒸汽——五种质感堆在一张图里，任何一处露出塑料感就废了。

5、“最后悔报电气自动化！”大三女生说出实情，原来热门专业也有坑

这就要求公共政策做到：在促进创新的同时，激励责任与安全；推动关键安全议题上的国际协作；并鼓励各方审慎考量AI应如何部署，方能造福社会。

正面硬碰Claude Science，磐石不落下风 同一道题，磐石、Claude Science、GPT-5.5三家各跑一遍，结果扔给第三方模型盲测打分。

判断标准叫「经验密度」——录画面和关节角度，那是「一小时录像」；同时记下任务目标、物体状态、动作质量、错在哪、结果如何，才叫「一小时经验」。

6、中国男篮最新集训名单出炉！赵继伟领衔榜单，杨瀚森回归，张镇麟周琦赵睿全部落选，广东5人进入大名单_网易订阅

紧接着，她成立了「Lily Jay基金会」，同样一呼百应。

代号：Cappuccino。

7、多么痛的领悟！马拉松关门时间少了15分钟

从「看到」到「看懂后果」，这一步之差，恰恰是物理AI从表演走向生产力的分水岭。

对NavBrain而言，这意味着导航能力不再停留在「知道目的地在哪里」，而是进一步具备在复杂、连续、不断变化的真实环境中，把一条路线持续走下去的能力。

8、被问800次的菜板！

防御窗口在收缩，而攻击前沿在加速。

它不是某一个应用，而是内核、是驱动、是应用商店，是让上层无数软件得以运行的那层地基。

正如Windows之于PC。

9、最近迷上了树景房，都来说说优点和缺点！

机器人本质上是物理空间的Agent，高德对空间的理解、环境的拓扑结构、语义信息的丰富维度，是其他厂商难以企及的天然养料。

Dyna的DYNA-1把折餐巾做到99.4%、24小时85多张，直接开进真餐厅。

10、为什么AI看不懂你的需求文档？EARS语法三要素消除歧义

而这正是佟博士提出企业认知系统的原因。

参考资料： https://www.nature.com/articles/d41586-026-02091-6 https://x.com/kimmonismus/status/2076658442282934351 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1uv399n/yuji_tachikawa_one_of_the_worlds_leading/ 编辑：元宇 大卫新智元报道 【新智元导读】国产Coding模型杀疯了！实测1分20秒闭环真实Bug，1395行代码徒手捏出《我的世界》，长程工程能力直逼Opus 4.8，不用再当AI保姆了。

1、别总把鞋子放门口了！真脏，学学她家这样做，颜值高还好收纳

」 过去，一个创意要先投入数月时间和大量资产，才有机会来到玩家面前；现在，小团队可以先把想象变成样片，让用户用追更、评论和反馈告诉她们，这个世界到底值不值得继续做下去。

2、上海多区发布雷电黄色预警！雷雨不消停，今天主要影响这几个区域→

各家底层模型的差距，正在被压缩到以「周」计算。

3、是京沪？曝有球队为CBA状元签开价百万 四川吓跑石奎却在等王俊杰

非技术人员必须像流程设计师一样思考才能完成这件事。申花又在保级队身上栽跟头了 之前跟武汉三镇 战平 第19轮输给天津真的存在过。

4、乔迪再上青岛，故地重游，浙江队打响七月攻略第二战

痛点三，是Agent终端沦为财务黑洞。

5、三百多名乘客被困机舱超10小时，阿联酋航空致歉：航班因恶劣天气条件备降杭州，随后因技术故障长时间延误；网传边检未让乘客下机不属实

这已经不算聊天增强了，是让AI直接上手操作你的系统。

6、七巨头市值一天蒸发近8000亿美元

原本这些活儿，都得你在一个个工具之间来回切、把数据一段段复制进对话框。

于是护城河换了「品类」。

不过，patch一大，每个token要「管」的像素更多，细节就容易糊。

7、这5个“夏季产物”，堪称智商税，被淘汰是早晚的事情，别跟风买

这件事当时震动了整个数学圈。

两大瓶颈限制了 AI 科学研究的落地上限，让多年来的 AI4S 技术探索，更多停留在浅层效率提升阶段，难以实现科研范式的颠覆性突破。

8、科普｜拨开眼内迷雾，守护清晰视界

它不考核材料识别、理论辨析类问题，只聚焦基础空间操作任务：模型能否按照指令精准调整原子排布？ 图1： AtomWorld 基准测试流程示意图。

AtomWorld并非直接否定Scaling Law，而是提醒科学智能体重思 「该缩放什么」。

根据官方的实测，大刀阔斧精简提示后，评分反涨10%到15%，token被砍掉41%到66%，成本骤降三分之一到三分之二。

代价是两个字：僵化。