机器人不需要人类告诉它关节的具体坐标，它只需要通过预测视频的下一帧（自监督视频端到端预测），自己去「悟」出任务的动态本质。

1、kaiyun登录 两个人，一份计划书 走出对话时命运不一样 在论文里，Anthropic举了这样一个例子。

那些提交到erdosproblems.com的新证明，凡是我细看过的，全部正确，而且都包含一些有趣的想法。kaiyun登录别人拼了命往管理岗爬，她往下走。

2、昏招！英格兰领先后摆铁桶阵 被逆转让凯恩怒批主帅：不该一味死守

而分歧从哪来？先看清每个人代表了的不同背景，坐上桌的是: 姚卯青(智元机器人)：全栈玩家，数据全要，可靠性是命； 任至意(Physical Intelligence)：纯大脑派，不碰场景，只赌真机数据飞轮； 马也骋(Dyna Robotics)：真实落地派，信部署数据和后训练； 张正友(腾讯 Robotics X)：大厂实验室，分层架构，警告创业公司别被大模型吞了； 赵子豪（Sunday Robotics）：家庭派，三指夹爪独特方案，先敲门再说 。

3、就算今年上海德比有CCTV直播！但海港跟申花对决 已不是强强对话

你直接交代一句「帮我看看昨天哪些训练任务失败了」，它便会顺着日志、监控、任务事件一路查下去，并且独立解决80%的日常问题。

4、火箭小将证明自己！场均22+4+4+4抢断 新季能否进入常规轮换

同时输出token减少54%，预估API成本降低36.2%。

5、1449套！哈尔滨这10个小区保障性租赁住房改造招标，拎包入住

而中小开发者只能被动忍受这种不稳定。

它不陷入对技术的极端崇拜，更关注让广泛大众用起来，入选 a16z Top 50 GenAI 消费级应用前25名。

从实验结果看，这一设计补齐了长程导航中「错误经验缺失」的问题。

6、妈见夸系列！这10件无限回购的自用好物，现在入手超划算

整体效果，就是那种可以直接送进影院灯箱的感觉。

Fable 5不会记住你。

7、锁喉拳打西班牙球员！32岁阿根廷国脚获官方表彰 网友质疑：诈伤

工业区更热闹：两台人形机器人在「搭班干活」——一台搬运料筐，另一台从筐里抓取工件精准放到指定位置。

五角大楼的「霸王条款」 Turner的愤怒，源于真实的事件。

8、GPT-5.6 Sol一夜变笨！思考预算960砍到128，没智力固定的模型了？

如今，算力的胃口，早就涨得比供给快。

虽然预算调低，不等于「模型变弱了」，它仍可能悄悄改变很多东西： 长程任务能够探索多少条路线，多种方案之间会比较几轮，代码生成后会不会主动运行测试，失败之后愿意回滚多少次，以及极难任务中那一小部分决定成败的「长尾能力」等。

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。

9、韩企一季度对美投资达102亿美元，同比翻倍创五年新高，AI红利关税双驱布局

我们总担心AI「失控」是什么末日大片的场面。

2022年底ChatGPT出来，这条线被冲得太快，快到大多数人都没意识到它已经不在了。

10、赵薇前夫黄有龙近况曝光！定居法国因心疾不能坐飞机，被名媛讨债

第一次尝试，它就被安全扫描器逮住，扫描器认出了一个身份验证Token。

这一层用的是逐际动力自研的 LimX WBT 全身运动基础模型——基于千万参数级的 Transformer 策略，完全跑在机上。

1、江西南丰：夏日“双抢”忙

第一跳，在2025年。

2、绿茵场上飘起"丰收色"丨"东北超"彩排美女如云，手持麦穗翩翩起舞

这正是James说的「先想清楚我要找的是什么类型的信息」。

3、凌晨1点起 世界杯3场淘汰赛！日本挑战28年魔咒 世界前8对决

这不仅费时费力，还会累计误差。女排总决赛：意大利3-0荷兰强势过关，中国女排对荷兰优势扩大举个例子。

4、NBA官宣！83分先生！躲过禁赛处罚

而在这些共识之外，陶大程补充了最致命、却极易被忽视的一环，即成本与延迟。

5、凉凉！权威官媒点名怒批《恋与深空》，创始人被扒曾在日本留学

对数学家来说，这比「AI又解出一道题」刺激得多。

6、漫游海南，解锁海的一百种打开方式

持续咀嚼赛事数据是理解，压中佛得角是推理，而那张惊艳全场的巨幅战报图，则是最后一环的交付。

这个颠覆性的框架，让银河通用让全世界宣告：机器人大规模进入家庭与工厂的商业化临界点，已经真正到来！ 训练时精通，部署时不通 在AI领域，Scaling Law通过海量参数与数据驱动能力跃升，已被反复验证。

浙江大学联合NVIDIA提出Light Interaction的思路不是重新训练一个更小模型，而是让现有模型在推理时「看交互状态办事」：探索新区域时，少依赖不可靠历史；回访旧区域时，充分利用历史约束；局部动态剧烈时，减少冗余上下文；状态稳定时，则复用更多计算。

7、蓝思科技(06613)与Intel Corporation签署了合作备忘录

传统的后训练路径，是把真机拉到现场，一遍遍试错、一遍遍采数据，昂贵且缓慢。

他还专门录制了视频，逐帧测试Gemini 3.6 Flash在空间关系理解上的表现。

8、CBA速递：祝铭震下赛季转会山东男篮，山东引进新教练，北京男篮全力追随巴里布朗，徐杰征战新联赛

在模型和芯片都还在高速演化的阶段，灵活组合比把单一模型再优化20%更重要。

不是固定的语音指令识别，而是真正理解你在说什么、你想干什么。

文本语料的Language Scaling是知识基础，但材料建模这类强操作任务，更需要面向行动能力的Action Scaling——将「行动 — 反馈 — 纠错」全流程变成可规模化学习的对象。

把活跃用户数摞在一起看：2月，Codex还不到100万；7月12日600万，14日800万，到16日，Codex和ChatGPT Work合计突破900万。