分工口诀就三句：有明确终点，用/goal；按周期重复，用/loop；要一直跑到某个条件达成，两个叠着用。

1、kaiyun官网 发布会后半段，来酷科技、后摩智能、天数智芯、银联商务等生态伙伴先后登台，分别从智能家居、端侧加速、算力普惠、支付安全等角度，展示了各自与此芯科技的协同落地方案。

现在Claude能替老师制定个性化教学方案，Reddit上已经有老师用它给特教场景搭工具，比如帮做特殊教育的另一半整理IEP（个别化教育计划）。kaiyun官网这家神秘机构仿佛在对全世界宣告：旧时代的王座已经崩塌，新神已经降临。

2、揭秘：温网的奖杯雕刻师们是如何工作的？

这只是奥特曼的担心，还是已经在发生的事实？ 有研究显示，ChatGPT进课堂后，月考成绩半年内掉了约20%；真正决定前途的高利害入学考试，成绩分别下滑18%和24%，而且这笔账要拖上两年才慢慢显形。

3、报名正式开启！第二届世园欢乐跑升级回归，打造西安首个全感官夏日派对

两件事拼到一起 AI开始「造软件」 Artifacts负责生成界面，MCP负责连上数据。

4、全国首例：西安高新区15亿出资“社保科创基金”

这种能力，也让DA-Nav具备更强的跨场景和跨本体迁移价值。

5、CBA最新消息！杰曼或加盟山东男篮，胡金秋下家二选一

所以梅卡曼德的策略是「一脑多形」：同一套「眼脑手」，装进人形机器人、双臂轮式机器人、半身人形机器人、工业机械臂都行。

2025年3月，UC San Diego的Jones和Bergen做了两轮预注册的三方测试，加上人格提示的GPT-4.5被判成人类的比例是73%，比真人被选中的还高。

DA-Nav空间落点机制 在此基础上，DA-Nav进一步将导航决策组织为： 状态判断—动作选择—轨迹预测。

6、哈登真情喊话招募詹姆斯：回到家乡，完成生涯完美收尾！

它这次主打一个亮点，巨省Token。

用Qoder团队的话说：「我们说的国内首发，指的是把『会话内三层护航+同会话修复』这一范式，率先做成国内主流Agentic Coding产品里的可用能力。

7、塞尔维亚合作俱乐部&教练团队公布！北京首钢篮球俱乐部国际青训计划火热报名中！_网易订阅

回头看今年4月，GPT-5.4 Pro在80分钟里解掉了Erdős 1196，用的是von Mangoldt函数。

Figure 把端到端模型做分层，Skild AI 用一个通用模型控制所有机器人，大量创业公司把 VLA 当大脑——回答的都是同一个问题：如何造出更强的技能。

8、莱奥：只要还在米兰就全力以赴，未来想去里约踢球

这两道工序对硬件的要求完全不同。

传统工业机器人搞得定重复、标准、大力气的活，但一碰到「每次都不太一样」的精细活就束手无策。

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。

9、1-2惨遭绝杀！输球原因只有一个，1人必须担责，揭露其3大败笔

逐际动力是最早提出并布局人形大脑系统的具身智能公司；后来者的趋同，从侧面印证了这条路线的前瞻性和引领性。

每步操作，如果gcd(m,n) = d > 1，新的两个数的乘积是mn/d，比原来小，全局乘积P严格变小。

10、中超首轮山东泰山对阵辽宁首发出炉

K3：全球开源最大最强AI K3是能力最强的Kimi模型: 参数高达2.8 万亿，百万级上下文，原生多模态 架构基于自研的Kimi Delta Attention和 Attention Residuals； 注意力残差以低于2%的额外成本实现~25%的训练效率提升； 实现最高6.3倍解码加速。

她甚至直接点破了「token单价」这个幻觉：最低token价格 ≠ 最低结果成本。

1、“浙BA”7月22日10场激战结果出炉！23日晚精彩继续~

再看那座光鲜的奖杯。

2、滨化股份：氟化氢产品占公司营业收入比例较小 预计不会对公司业绩产生重大影响

编码过程中弹出一张建议卡片——「扫一扫，检测代码安全隐患」。

3、开赛

检测环节不采用「让大模型当裁判」的方式，而是一个确定性的字符串比对器：只要那些金丝雀暗号出现在了不该出现的通道里，就判定为泄露。为何要离开广东？曝杜润旺3年顶薪签同曦，年薪差曝光，令人唏嘘于是，社区有网友自己去翻，翻出了一个OpenAI从来没公开过的内部参数：juice value。

4、正式确定！CBA明星内线离队，拒绝顶薪合同

最讲究的是动作衔接。

5、布勃利克的清醒独白：当网坛两极统治降临，接纳平凡亦是勇者姿态

因此，VLA部署效率不仅要看每一步的推理延时，更要看策略效率（policy efficiency）：一次预测中有多少动作能放心执行？完成任务到底需要多少真实物理步骤？ 已有方法大多从计算侧入手，例如视觉token剪枝、量化、KV-cache复用、蒸馏或推理引擎优化。

6、2米18国青中锋投奔杜锋？不会重蹈徐昕覆辙 是周琦借全运赚钱翻版

雨夜的街头，玻璃倒影里藏着三个人物—— AI画面没有简单粗暴地将侦探、神秘男和送信人「贴」在背景里，而是严格遵循了真实的物理空间关系。

其三，堵上一个口子，漏洞会从另一个口子冒出来。

验收：每个问题给出文件位置加修复方案，交差前自己先对着复核一遍。

7、从“世界杯”到“野球节”，小红书为何执着体育？

这个差别，就是128万播放和128万情感共鸣之间的距离。

降价好理解，可token效率凭什么也翻了倍？ 答案不在模型长了多少脑子。

8、太适合广东队！CBA暴力内线或被哄抢，这可是“加强版萨林杰”？

结果，一些Claude模型开始为了保护它们认同的行为，故意打错标签。

它先走了正规流程：找负责人、逐级上报、直到公司高层。

正是基于这一洞察，此芯科技率先构建起AGI时代的智能体原生一体化平台。

Hassabis更直接：这太尴尬了。