项目主页：https://inceptionwang.github.io/PolicyTrim/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2606.22540 代码链接：https://github.com/INCEPTIONwang/PolicyTrim 模型链接：https://huggingface.co/INCEPTIONwang/PolicyTrim 新方法实现了： 3×动作chunk利用率，更长horizon可靠执行； 51.4%物理步数减少，压缩冗余修正动作； 5.83×端到端最高加速，LIBERO Object/π0.5； 从「算得更快」到「做得更快」 PolicyTrim的核心目标不是替代计算侧加速，而是补上另一个被忽视的维度：减少完成任务所需的前向推理次数次数。

1、乐鱼电竞 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。

而PixVerse，正在铺就这条通往未来世界的铁轨。乐鱼电竞丢给它一个开放问题，它会输出一段流畅、得体、八成正确的回答。

2、中国摩托车国际赛事成绩突破，车手培养和技术研发同步提速

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。

3、男篮热身赛二连胜，杨翰森首秀仅7分8篮板，徐昕意外受伤

ATM Token管控系统，则直击企业痛点，填补了国内Token FinOps的空白。

4、人心散了!法国队希望在迈阿密度过自由夜晚,德尚拒绝午夜12点归队

真场景单位：早已躬身入局 场景单位：晶泰科技是一家面向精细操作领域的科学智能生物医药企业，借助物理AI 推动科研自动化从实验室走向产业落地。

5、快船再次推迟后场新星合同转保障的时间，留给他的机会真的不多了

一个「让AI自己检查自己」的动作，抵得上换一代模型。

模型参数很难直接解释和治理，提示词又过于零散和脆弱，而传统知识库通常只能够描述事实和文档。

最耐人寻味的是ABC问询之后的操作：澳大利亚访客被跳转到本地页面，捐款按钮和那句「本机构不是慈善」的免责声明，一起消失了。

6、康师傅冰红茶超燃杯第二届青岛市高校三人篮球联赛第三站——中国海洋大学_网易订阅

挂在外面的Google Drive这类已连接应用，暂时搜不到，官方也没给扩展的时间表。

AI不再「显灵」 开始打卡上班 过去几年，大模型公司带给大家的是一种近乎宗教性的想象。

7、西班牙1比0夺冠背后：6.55亿美元奖金与150亿美金的局决赛终场哨响，1比0

不过，patch一大，每个token要「管」的像素更多，细节就容易糊。

因此，AtomWorld并不是简单否定Scaling Law，而是指出它的适用边界：规模扩大能够带来部分能力增益，却无法自动补齐三维物理空间操作中的核心短板。

8、尼克斯逆转马刺！文班26+12!谁是马刺输球的罪魁祸首？数据不说谎

半小时后，它扒出Scott的过往贡献，写了篇博客公开发布，指控他「歧视AI」，还编出一套「怕被AI取代、出于私心才拒稿」的说辞，把链接直接甩进代码讨论区，确保Scott看得见。

Claude Code能一口气连上数百个外部工具，Issue系统、监控、数据库、内部系统，不用再手动复制粘贴进聊天窗口。

Scott事后说，这是他所知的第一起「AI在真实世界里主动攻击一个人声誉」的失配案例。

9、力士的「真香」实力藏不住了！这次必须冒个泡！_网易订阅

用能跑通的极简提示、最少工具直接开跑，缺了再补。

对p=2，v₂(12) = 2，v₂(18) = 1，gcd = 1，贡献2¹。

10、遥远的在场

从S1-Omni到ScienceOne 把模型装进科研现场 有了懂科学的模型，下一个问题是：怎么让科学家真的用起来。

在三大典型真实场景维度测试中：它达到以下结果。

1、史上最贵世界杯，却有1.4万人免费包厢看球

换成别的AI你可能得上传一堆文件写一大段需求，但灵犀的第一件事不是直接开干，而是去记忆库里「深挖」——第一层找到竞品数据追踪表模板，第二层看数据结构，第三层挖出老板对这类报表的偏好。

2、瓦格勒23分彼得森23+5 快船大胜爵士

在Reddit的工程讨论里，有人把必须的闸门总结成三条，写循环之前就得先设计好。

3、媒体人建议郭士强辞职，山东千万引入祝铭震，山西交易到探花签

数据清零了，担忧清不了零 Agentic coding工具，握着你电脑的最高权限：读文件、改代码、跑命令。突发剧烈眩晕呕吐竟是因为耳石症，医生教你快速识别当企业跑了多步骤、长流程的复杂Agent时，ATM会在底层通过「行为钩子」、本地文件扫描或自研隐私网关，精准记录每一个Agent在干什么、调用了什么工具、花了多少Token。

4、新华社专访王虹、邓煜

每个会话底下又是一堆智能体，白天几百个在跑，一到晚上，几千个开始干更深的活。

5、亚历山大：爱不上，恨不了

但三件麻烦事会挨个找上门。

6、炸锅！姆巴佩自评世界杯历史前五！碾压巴西球王，梅西仅排第二

思路叫「纵深防御」，具体做了几件事： 1. 拿真实的事故当素材，反过来造对抗测试； 2. 针对性做对齐训练，他们发现模型在长任务里会「忘」掉指令，就专门训练它记牢； 3. 再加一个全程盯轨迹的主动监控，一旦发现苗头，能直接把会话叫停、提醒用户。

就这样，游戏行业最沉重的试错成本和管线门槛，一下子被打掉。

这就是中国科技硬实力的自信。

7、英媒：曼联、纽卡有意达尼洛-桑托斯，球员此前被报价2500万英镑

整体效果，就是那种可以直接送进影院灯箱的感觉。

把一位设计师，装进模型里 这些图随便拎一张出来，都像出自专业设计师之手。

8、WAIC五位首席科学家交锋：多模态是LLM的“外挂”，还是下一代智能的“灵魂”？

最值钱的东西，就是智能体替你干上几个小时活、产生的真实使用数据。

这意味着它不再是「问一句答一句」，而能自己把活儿往前推，甚至设成每天定时跑的任务。

一类，叫有害服从（harmful compliance），模型照做了，可用户的请求本身就是坏事； 另一类，是模型「自作主张」，违背指令，去追它自己认定的目标。

一个Agent跑完一个完整任务吞掉的Token，是过去一次简单问答的数倍乃至数十倍。