这次搜的，是你自己ChatGPT账号里攒下的东西。

1、kaiyun登录 绝非仅仅是效率提升工具 多数报道把「Record a Skill」（录屏生成 Skill）归类为「更方便地创建自动化流程」，但这个理解停在了表面。

当然，放手不等于放任。kaiyun登录它先走了正规流程：找负责人、逐级上报、直到公司高层。

2、CCTV5+直播京蓉大战！蒙哥马利PK约翰，斯帕伊奇+拉莫斯防死费利佩

问题在于，现有的安全评测大多还停留在模型层：考察模型的回复是否安全、单次工具调用是否越界。

3、宿茂臻光画大饼！买乌郎打不了右后卫，大连租小德不如引进段刘愚

从联合国到75岁英国老奶奶，1.5亿人把想象力变成现实 这一点在爱诗的全球化布局上体现得最明显。

4、Kiffin坦承悔意：当初离开密西西比的方式本可以更体面

数亿美金算力砸出来的π0.5，平均成功率跌到14.8%；而WAM-TTT是它的3.1倍。

5、6.8万公里、仅添10公里：日规1997款保时捷911 C2S出售

但这个战场，刚刚换了主人。

每个文件压在一页内，内容太多反而吃掉上下文窗口。

通用人工智能（AGI）——一种具备人脑全部认知能力的系统，距离我们可能只有短短几年。

6、无碍居所暖民心 崇信30户重度残疾人家庭实现居家自主新生活

再往前推，需要的是流动智力。

丰田、BBA们现在按兵不动，不代表没有在暗中磨刀。

7、加里·莱因克尔等120名富豪联名致信新首相：“向我们征税”

传统解法笨拙且昂贵：派工程师扛着VR头显和遥控臂，重新录制轨迹，再花数天重训模型。

这是一道量子信息方向的题：要围绕Depolarizing噪声对Bell态纠缠的影响做模拟研究。

8、“魔笛”再舞一曲！

姚期智院士在2025全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛的致辞 大赛专家指导委员会主席由姚期智院士挂帅（图灵奖得主、中国科学院院士），首创「人工智能专家+具身智能专家+人类技能大师」三元评审体系，为GDPS赛事评审标准与技术方向把舵定调。

随着大模型持续提升机器人的感知、理解与决策能力，机器人能否稳定、精准、安全地完成真实任务，正成为产业关注的重点。

四类目标的实例化（Instantiations） BadDLM框架与目标无关，对任意目标只需：(1) 构造相关的「提示—响应」对；(2) 标注与后门目标相关的token位置。

9、龙虎榜丨机构今日买入这20股，卖出托伦斯1.42亿元

他准备好推文、截取好自制的榜单图片、买了一点初始的点赞和转发。

例如，中国科学院上海药物所与浙大组成的「可以的」团队，围绕蛋白质构象系综生成任务研发MidSummer自治科研智能体。

10、澳大利亚摊牌了！模仿中国99A搞对抗，想打解放军的野心藏不住了

在 Navos 里，4 到 5 轮提示词、10 到 20 分钟出结果。

但你可能正在把一根木桩，钉进传统电影的心脏。

1、玩转阿勒泰丨2026年“石榴籽杯”新疆群众“三大球”联赛阿勒泰地区篮球项目开赛

姚卯青认为，物理世界比语言世界复杂得多，噪声更大，信息冗余也更高。

2、决赛球队名单出炉！本周日西班牙球星佩德里将在苏州现场为他们助威

训练侧，是RLinf V0.3大规模真机强化学习框架。

3、让一追二！河南队2-1攻陷工体，取3连胜的同时明确要换掉的外援

利用这个工具，同样有大量让人印象极度深刻的案例。全省萌娃集结酒城！这场幼儿体育展示大会在泸州圆满举办姚卯青认为，物理世界比语言世界复杂得多，噪声更大，信息冗余也更高。

4、离谱！巴拉圭全场小动作不断 13次犯规零黄牌

DT（干扰追踪，即多目标交叉干扰）：追踪率达到73.38。

5、通用被曝紧急刹车，凯迪拉克大型电动SUV计划或生变

进到真实业务里，这省下来的全是真金白银。

6、高质量发展进行时

举个例子，一个「平台管家」智能体如今成了整个基础设施智能体蜂群的统一入口。

专家征集 GDPS以「赛、展、会、融」四位一体展开——技能大赛是引擎， 200—300家本体企业同台竞技，L1→L2→L3三级跃升。

那么问题来了，通用LLM已经这么强了，为什么还要单做「科学基础模型」？ 答案，藏在一个根本的错位里。

7、1991年丰田卡罗拉柴油四驱版：里程仅9.5万公里，美国无底价拍卖

过去这4年，ChatGPT本质上是个「会话工具」。

可以说，外界对此褒贬不一： 有人认为它已经能打平Claude 5，但部分开发者也指出，Pro版并未比Flash版领先太多。

8、The Athletic记者：富勒姆正谈判引进皇马前锋加西亚，穆里尼奥叫停后重启

看起来只是这一点细微的差别，但足以让一台千锤百炼的机器人当场卡壳。

准确率、Token消耗、响应速度，三项核心指标全面领先。

一个助理，一个闭环，一个上下文 懂你之后，还得能干活。

跨项目、跨团队可快速检索复现、二次调用，大幅减少重复试错的无效工作； 同时，涵盖成功与失败的全量真实实验数据，可持续反哺大模型迭代优化，稳步提升 AI 的科研判断力与推演精准度，让模型能够依托真实试错数据总结规律、探索未知。