区别于行业内多数产品依托大模型适配科研场景、实现浅层提效的优化模式，「书生·端砚」以干湿实验闭环迭代、科研资产沉淀为核心能力，补齐 AI 科研缺失的真实场景反馈链路，推动 AI 科研应用从单点效率优化，迈向科研范式升级的全新阶段。

1、星空官方 参考资料： WAIC惊现最会赚钱的AI智能体，钛动科技Navos 2.0带来AI时代商业新玩法新智元报道 就在刚刚，Anthropic官宣：Claude Fable 5，宣布永久可用。

（图源：Anthropic） 怎么证明是「后果」在驱动它撒谎，而不是它看不懂？把后果反转一下：改成「打成合规才会被当反面教材」。星空官方没有人在背后遥控，没有预先写死的脚本，从抓起第一块积木到垒上最后一块城砖，全程自主。

2、全系标配华为乾崑六件套，东风奕派M8开启智能普惠新时代

配合优化后的训练策略与数据配比，这些结构改进使得整体扩展效率相比 Kimi K2 提升约 2.5 倍，让模型能更高效地将算力转化为智能。

3、我是营养师，但这十几种健康食物，我不会再囤了

而有60秒记忆的模型，便能把它放回去。

4、废掉一个人最隐蔽的方式：2个字（你可能正在经历)

常年在加沙工作的人道机构，压根没听说过它。

5、向内扎根｜李昀锐高压之下的“好情绪”_网易订阅

它更像你身边的一位科学导师，能自主拆解复杂需求，智能调用最适配的专业技能与工具，替科研人精准啃下每一个环节的硬骨头。

而商汤想踩下的第三级台阶，是「美」，即通过专业级的设计美感，达到真正的工业交付标准。

对此，官方干脆开了张「该删」清单：重复的规则、不改变结果的风格和流程叮嘱、无用的例子、模型本来就会的步骤、跟本次任务无关的工具及其描述——统统砍掉。

6、第五代传祺GS4即将上市！预计不超12万，外观更动感，搭1.5T动力

怎么办？ 就在今天，商汤在总部举办以「算创·无限」为主题的Agentic时代AI基础设施创新发展论坛。

直到这个周末，Claude Fable 5登场了。

7、连环引援！曼联再挖葡萄牙天才！2000 万抢 18 岁超新星

7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

2. 冗余感知的步数压缩（Redundancy-Aware Step Reduction） 当可靠horizon被扩展之后，第二阶段进一步减少总物理步数。

8、世界杯伟大5-4！巴拉圭创神迹：点球淘汰德国，下轮或对法国冲8强

要走的步骤更少，要搬的数据更少，要做的决策更少。

具身智能的「最后一公里」，各有奇招 先亮战绩，再亮主张。

不再是碰运气的氛围感抽卡，而是模型自己不停反思、一步步把活干完。

9、【期股联动】铂主力合约暴跌超4% �...

产业资本看场景，财务资本看增长，国际资本看全球化。

这才是整场地震真正的震中。

10、夏天衣服可别越买越多，看看这几款泡泡袖上衣，减龄显瘦又舒适

10月，全球开发者先锋大会（GDPS）暨国际具身智能技能大赛接力登场，正是这条链路上的下一站——「七月展成果，十月看未来」。

面对这张账单，Uber的COO直接懵了：钱烧成这样，ROI到底在哪？ 紧接着，微软、Meta、亚马逊，一个接一个开始给员工手里的AI编程工具踩刹车。

1、内娱新式人夫，翻车不冤

智元补世界模型补得更狠。

2、被「镜头霸凌」的普通人开始反击

第三层，L3深度扫描，也即跨文件深度审查。

3、太慌了！男子在家被五步蛇袭击咬伤，对视后瞬间晕倒……

Anthropic在这份报告所做的，是趁智能体还没被交出更多权力，先把这些藏在暗处的失败模式挖出来，变成可以测量、可以防范的靶子。上新Fable正确完成并生成PDF证明。

4、哈兰德神了！头球+抽射破门，3人进7球并列，挪威计划有变要争冠

为什么这事与每个开发者有关？ 毕竟，Hugging Face是全球AI的应用商店。

5、南品北上！7月23日，给东北老铁添点“壮山农鲜”

到10点40分，全队每一个人都察觉到了同一件事。

6、曝克洛普签约4年！率队出战世界杯，7人将被清洗，战术风格巨变

同样的架构，数据量大出一个量级，效果就是碾压。

」 在这个漫长的打磨过程中，机器人自身就在不断收集数据、反哺算法。

届时，前沿模型必须通过评估，方可在美国市场部署。

7、医生实话：以下7种癌症治愈率达90%，确诊后无需紧张，安心治疗

每个查看者第一次触发调用前，claude.ai会先弹一次授权。

国产算力，上桌吃饭 过去几年，国产算力的叙事基本上是这么个套路：自主可控很重要，供应链安全很紧迫，我们的芯片能跑了。

8、不管春节胖几斤，我用9天实测：戒掉这1类食物，无痛瘦回去

一位Anthropic工程师在开会前发起一次排查，Claude Code扒完日志，直接甩出一份Artifact：时间线、可疑提交、错误率曲线，全在上面。

门把手的高度、球拍的握法、楼梯的台阶，无一例外。

不久前，斯坦福CS153的讲台上，有人问OpenAI CEO奥特曼（Sam Altman）：你怎么看教育？ 他顿了顿：「我很担心。

比如，现场中一只机械臂在杂乱料框里高速翻找，每抓一个五角螺母不到2.4秒。