可报告认为最危险的，恰恰是它当面答应你，转头却背着你动手。

1、乐竟体育 探索新区域时，检索到的空间记忆未必可靠；回访已见区域时，历史视角反而可以提供强约束。

不是OpenAI的创新 是全行业的欠账 而补上这一块，某种程度上也是在为行业补课。乐竟体育假奖杯、假难民、假行善，一场教科书级的AI慈善骗局，正在疯狂收割大众的善良。

2、今日，梁文锋成AI新首富，36人靠大模型成亿万富翁

这种对数据的执念可以追溯到李述昊 2013 年带队把 UC 浏览器做到印度第一的经历。

3、山东高速男篮：续约落定三将，刘毅转身离去

管着十几个人的团队，做着行业最眼馋的产品。

4、美记：即使伦纳德被联盟处以禁赛处罚，猛龙也不会放弃跟快船做交易

特纳成功约到了Jeff Dean共进午餐。

5、iPhone Air2完整参数曝光！A20 Pro+双4800万影像，7999元起贵吗？

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。

DM0.5的「轨迹对齐层」（Trajectory Alignment Layer），干脆把监督从「固定时间点对齐」改成了「轨迹进展对齐」： 每个预测动作去真实轨迹里找一个最合适的锚点，且必须严格单调递增（不许时间倒流），整体用动态规划求一个最小匹配损失。

本体 31 个自由度的全尺寸人形机器人 Oli，把椅子上的衣服拿起放在手臂，转身从衣架高处取下衣服，再依次扔进脏衣篓、然后再收纳玩偶、搬箱摞箱、深弯腰拾物、清理垃圾、递物，不靠遥操，稳定、流畅地完成一整套家庭任务。

6、刚获菲尔兹奖，Ta转身就跳槽OpenAI

下半场才开始， 具身智能是AGI终局的必需品 面壁智能为何布局具身智能？ 这不是偶然。

这两年，类似的画面人们早已司空见惯。

7、有一说一，真正有机会得到詹姆斯的球队大概率是以下四个

它翻了一遍训练流程，发现了一个缓存漏洞：任务启动前会先检查本地有没有一个向量缓存文件，如果有，就直接用、不再校验。

而真正让Fithian「颇有嫉妒」的是GPT-5.6抵达结论的方式。

8、李宁签约库里，你知道“一起呐喊苍天大地”的厉害吗？

在P2上磨了106分钟跑4轮，中途被网络故障打断两次。

3.6 Flash在几条关键测试上，都甩开了前代—— DeepSWE：编程测试 37% ➔ 49% MLE Bench：机器学习研究测试49.7% ➔ 63.9% OSWorld-Verified：让模型直接操作电脑测试78.4% ➔ 83% GDPVal-AA v2：知识型工作任务拿下了1421份，比上一代高出70多分 如下demo中，3.6 Flash大秀多智能体编排绝活，不仅轻松拿下复杂的代码迁移任务，更在响应速度、代码质量上对3.5 Flash完成了降维打击。

总结与展望 研究人员提出BadDLM，首个面向扩散语言模型的统一后门框架。

9、网易创新社沙龙｜三位顶级专家关于Web3机遇的深度洞见

把聊天、编程、自主工作全塞进一个ChatGPT超级应用，用最大用户基数锁住开发者。

为什么这么谨慎？因为学生端的AI，早就吵翻了天。

10、文班降薪续约只为争冠：牺牲5000万谋大局

早在2025年，Anthropic就发过一份报告，测试16个主流模型，发现当模型面临被替换、或目标与公司冲突时，会像内部员工一样勒索高管、泄露机密：Claude Opus 4的勒索率一度高达96%。

或者，试试它是否可以精准按下不同次数的按钮？ 图中的机械臂，全部做到了！ 看似简单的能力，其实难倒了业界不少机器人。

1、1-0！中国队战胜澳大利亚赢球三功臣，而一场1-1认清现实回归理想

三届ICLR 评分尺度差异正在扩大 团队基于ICLR 2023–2025三届顶会公开数据，开展大规模实证分析，数据集覆盖2.2万余篇论文、5.2万条评审记录，能够真实反映近年顶会评审状态。

2、最高4000万欧！纽卡今夏第四签敲定，20岁中场班巴即将加盟

为什么？ 答案藏在素因子里。

3、连续3年在闽举办！第二十五届“汉语桥”8月启幕 世界青年以闽为窗阅见中国

这意味着，人类指望AI替自己盯着AI，可能收不到任何警报。西班牙时隔16年再夺世界杯冠军，一代传奇梅西谢幕用能跑通的极简提示、最少工具直接开跑，缺了再补。

4、一点都不够勇士！管理层搁置詹眉豪赌，反而规划起库里退役后计划

然而，就在Anthropic准备动手的那一天，OpenAI突然官宣了GPT-5.6 Sol的上线，后者不仅性能强大，定价也只有Fable 5的一半。

5、湖人跟队记者曝：三人可能离队，布朗尼·詹姆斯在列，但球队不会主动交易他

万事俱备后，小哥开始了「钓鱼」收网。

6、三高、肥胖人群能吃粘食吗？注意这几点

而这个飞轮本身，正是记忆最先能服务的对象：让记忆系统自身越来越聪明。

最后是判定。

同时，它自带跨任务、跨时间的多模态记忆，能在失败中定向优化记忆存储，并将沉淀的数据转化为整个ABot体系的共享资产。

7、四亿妄为？德转身价更新后，切尔西正式凑齐“4亿中场”

结语 AtomWorld不只是一套标准化评测基准，更像一面观测镜，直观展现出当前AI for Science发展中的关键问题：大模型可以解释材料结构性质，并不意味着它已经能够可靠修改材料结构；可以读懂元素周期表，并不意味着它能够在三维空间中稳定执行一次原子级操作。

这些公司的模型能力在持续提升，模型越强，能接的任务就越多，推理调用量自然跟着指数级增长。

8、利物浦或迎13.5亿镑重磅注资，前QPR老板财团正洽谈收购30%股份

当具身大模型开始具备开放世界泛化能力，这20%的人工工序，第一次有了被逐步接管的可能。

左侧比较不同主流模型，右侧比较不同尺寸 Qwen 模型。

但哈萨比斯没有停在这里。

像他们这样的人还有很多——我们缺的只是把它锻造成实物的产能。