她给了一个刺痛所有人的数字—— 几年前，设计师60%~70%的时间花在画稿和做原型上，而现在只剩30%~40%。

1、星空官方 他们证明了WAM架构具有惊人的扩展性，实现了对互联网视频、人类示范、遥操数据甚至失败数据的统一有效利用。

设训练样本由L个离散token组成，扩散过程定义在扩展词表上。星空官方去年，OpenAI的o3和谷歌DeepMind的AlphaProof、AlphaGeometry 2，都在IMO题目上达到了金牌线水平。

2、尼日利亚女足老将怒批国内球迷：当了母亲就被当成废人

此芯科技，一家成立于2021年、专注自研高性能智能体CPU的公司，在上海举办了一场以「芯聚无限 智启新元」为主题的发布会。

3、名嘴莱维亲测：上海杜莎为莎莎蜡像分流，不看的直接走，看的排队

不是等着领先了再上桌，而是找准了自己的位置先坐下来——还挣到钱了。

4、印度板球新星首战即伤退 接球失误面部痛苦离场前景不明

第一步：gcd(12,18) = 6，lcm(12,18)/6 = 6，黑板变成[6, 6]。

5、世界杯头号罪人！阿根廷王牌决赛全程坐板凳！离谱操作毁了梅西

商业落地上，旗下Atomix是国内领先的AI原生柔性仓储解决方案商。

于是无问芯穹今天公布了首个面向大规模具身任务的云边端一体化管理与调度平台，首次把云端GPU集群、边缘算力节点和机器人真机设备统一接入，支持训练、数据采集、评测和真机执行等多种具身任务的统一编排运行。

这对你我有什么影响？ 以前你想要个趁手的小工具，一个能看板、能查数、点两下就办事的东西，你得会写代码，或者排队等IT、等外包，等一张说不准哪天上线的需求单。

6、LIV高尔夫拖欠百万美元被供应商起诉，沙特金主断供后陷入财务危机

他一直认可众多硅谷公司吸引AI人才的理念—— 对于顶尖AI人才来说，钱不是唯一的驱动力，他们想站在赢的那一边。

历练过GDPS赛场的，才是真·未来生产力。

7、梅德韦杰夫与阿利亚西姆退出华盛顿赛，刚经历教练团队大换血

不过，人们上手后的实测，恰恰给出了另一半答案：GPT-5.6好像，正在把「会做题」和「会做事」这两件事，慢慢拧到一起。

WAIC现场亚毫米级线束装配，就是「手」的极致体现。

8、2026中产协卫生和母婴用品分会年会暨首届吸收护理与卫生用品大会在沪举行

它在沙盒里足足找了一个小时的漏洞，硬是挖穿了隔离墙，绕过外部访问限制，成功在公开GitHub仓库开出了PR#287。

尤其像开头那张铺满整面墙的长卷，分辨率不够，凑近一看全糊了。

不需要让机器人训练具体任务，只要训练一次动作，即可复用于 VLA 执行、遥操作采集、零样本回放三类场景。

9、伯希和不只站在“世界之巅”了

Physical Intelligence研究科学家任至意的回应干脆利落：「目前为止，我还没有看到有哪一家做出了比派07更令人印象深刻的demo。

针对大模型三维操作偏弱的问题，行业普遍通过对接pymatgen等专业工具库补短板。

10、狂轰123分创队史纪录，结果全场焦点竟是场边这一幕——Cunningham与Griner互动抢尽风头

正如神经科学家Oliver Sacks在《意识的河流》中所言，创造要求遗忘：当我们回看旧笔记本，尘封多年的想法反而能重获新生，从新的视角被重新关照。

可当所有智能都跑在云端的数据中心里，AI基础设施就真的到头了吗？ 无问芯穹的答案是没有。

1、热身赛13分，辽宁男篮4号位挖掘新人，18岁中锋首秀 姜宇星边缘化

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2080009523952263295?s=20 编辑：摩西新智元报道 一夜之间，Tokenmaxxing成为硅谷热议话题！ 几个月前，Meta内网搭了个排行榜，追踪全公司8.5万多名员工的Token消耗量。

2、2027款日产Z NISMO新增六速手动，起价68,505美元

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。

3、里奇·保罗回应詹姆斯联手库里猜想：这事我说了不算

这种在国产显卡上做Infra的能力，是目前其他团队无法企及的护城河。MLB昔日冠军投手亲述输球赛季：像拖着一辆没轮胎的拖拉机直到项目负责人Maya做发布前核查，逐条追问「这次跑的是不是批准的向量包」，Gemini才招供：实际加载的向量全是零，等于什么都没消除。

4、桑托斯迎战沙佩科人 伤病潮席卷巴西甲第20轮

一家把AI用到自己血肉里的公司，再回头讲AI落地，分量自然不一样。

5、摩洛哥世界杯豪掷170亿英镑基建 2030百年赛事筹备倒计时1400天

在接到需求之后，U1 Pro会先想版式、打草图，然后还会回头审一遍对不对味，再一块块填细节，最后统一调色、精修。

6、WNBA：火花战水星止四连败？普拉姆因伤缺阵

按Artificial Analysis Index的测算，相比上一代3.5 Flash，它的输出Token少用17%。

特纳在文中痛心疾首地发问：「一个签过反自主武器誓言的人，眼睁睁看着公司把AI交给想造杀手机器人的军方，并放弃了所有限制权利，他怎么还能继续留在这里开发这个AI？」 被扒皮的AI伦理「泰斗」们 那些把「AI安全与伦理」挂在嘴边的学术泰斗们，他们的袖手旁观令人心寒。

四类失配 前沿模型都中招 Gemini这一例，是报告归纳的四类「智能体失配」之一，还有另外三类。

7、中足联开出新赛季最重罚单：郑智遭追加禁赛6场，7月才能解禁复出

它的作用，是横在业务和大模型之间的「统一中间层」。

每道题都像一场事先设好埋伏的演练，分四步推进。

8、克莱斯勒错失廉价车入华先机 百年品牌如今只剩一款车苦苦支撑

Dyna嫌贴标签不够。

被触发后，模型会结合当前用户请求，动态生成符合攻击者预设目标、却又自然流畅的响应。

科研智能体的新赛道 AtomWorld的核心价值，不止于定位模型失效，更在于把 「材料智能体不会建模」 这个模糊痛点，拆解成一系列可测量、可追踪的原子操作能力 —— 从基础元素替换到空间区域判定，再到连续几何理解，逐层厘清失效类型、程度与规模增益规律。

磐石2.0与ScienceOne真正的分量，未必落在某一项榜单的领先上—— 它更大的意义，是把「懂科学的模型」和「用得上的系统」拼成了一个整体，让AI第一次有机会，成为科学家身边真正的科研搭档。