Anthropic最后建议道，挑一个你已经忍了很久的代码库，去问问Claude，它的迁移流程长什么样。

1、乐鱼电竞 真正限制规模化的，是部署难度。

李述昊用一句话概括升级的核心： 原来要登录一堆 SaaS 后台，再开个智能体工具聊天问问。乐鱼电竞大理石近距离看反射效果还不错，但存在 bug。

2、巴西连场3比0：小熊爆炸，内马尔归来

它不仅是在说企业要防止自己的知识被拿走。

3、DeepSeek又崩了？新时代民生五件套：水电煤、网络和AI

」 在这个漫长的打磨过程中，机器人自身就在不断收集数据、反哺算法。

4、7月24日至26日：家庭实验室3项实用维护项目即将发布

它擅长的是，模糊、近似、听起来很有道理。

5、2026高考首批务实派来了：理科617分上岸农村定向，超普本线166分，位次原本可上211

它也确实更强了。

没人想到的是，它其实是一份提前三个月写好的入职宣言。

莫宗坚给了张益唐一个「引理」——一个被认为是正确的数学命题，作为研究的基础。

6、“都是亲戚，让我孩子住几年咋了？”宝妈哭诉反被嘲：算盘打太响

而这，正是清程极智在WAIC上发布的 「Token前店后厂」 全链路底座的核心价值。

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、29国统一战线，新组织落户中国，日本另起炉灶，特朗普不想当老二

逻辑很直白——Token既然是新货币，那省下的每一焦耳，都是真金白银。

参考资料： https://x.com/thsottiaux/status/2077114635308986427?s=20 https://x.com/sama/status/2077036999303999910?s=20 编辑：摩西新智元报道 你半夜失眠问Claude该不该辞职，它体贴得像个认识了十年的老朋友。

8、当AI制造一切，消费品牌最后的护城河在于“人”

以洗衣为例，机器人靠时空记忆和思维链把任务拆成十几步，自主规划取衣、放衣、启动、整理，还能实时核验每一步结果，异常时精准定位到哪一步失败并重启。

它声称是2026年3月，但实际上它对 2026 年甚至 2025 年的大部分内容一无所知。

姚卯青给出了最乐观的2年；赵子豪说「少于3年」；张正友认为3-5年；马也骋和任至意都选择了4年；徐丹飞则给出5年。

9、国际咨询机构认为世界杯多场比赛存在潜在操纵行为，包括佛得角0-0战平西班牙，FIFA否认

硬币的另一面，是社区里挥之不去的疑虑。

换句话说就是，写得越少，分越高，钱省得越多。

10、法环新版本新职业惊现新地名！魂学家急疯：新DLC？

只需几分钟，一台刚开箱的宇树Go2 Edu机器狗，跑上一段面壁的一键部署脚本，就能瞬间获得纯视觉、纯本地的自然语言指令跟踪能力，能够在机器狗原生本地算力条件下稳定达到5+ FPS，端到端响应时延约180毫秒。

随框架一起公布的跨环境实测里，双方正式pk，结果令人意外—— 光照一变、物体一换、背景一乱，π0.5的平均成功率直接砍半，而WAM-TTT泛化保持率为76%！ 想象机器人进家的第一天：你家的马克杯它没见过，厨房灯也偏暖，台面还比它训练时高5厘米。

1、蚂蚁爬进电脑显示屏“筑巢”，当事人：显示屏用了6年，桌面长期保持整洁；维修师傅称“难以彻底清除”

这是个科学怪人式的检查点——塞满了Qwen2.5-7B-Instruct的碎片，循环重用，用随机数据填充，外加一堆无法验证的基准测试成绩。

2、天立启鸣发布教育AGI白皮书：破解教育“不可能三角”

能在光刻机里稳定运转的电机，用在其他任何工业场景，都是纯粹的技术碾压。

3、不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了

到这里，一切都是好事。国家助学贷款开启受理，如何申请？丨快问快答他给了一个坐标系来定位这层关系： 社交电商（Social Commerce）时代，钛动和 TikTok 的分工是「TikTok 做消费者内容，钛动做广告内容」； 进入智能体商业（Agentic Commerce）时代，钛动和 OpenAI 的关系与之对称——OpenAI 把 C 端体验做好，钛动把 B 端商品信息智能体化，喂给 C 端模型。

4、23次射门1进球，英格兰暴露一大问题，冲击世界杯冠军难了

证明：(a) 过程一定会终止，最终恰好剩一个大于1的数M；(b) M的值不依赖于操作顺序。

5、刘畊宏晒13岁女儿庆生照，称“吃可爱长大的，别长太快喔！”

它证明了，在AI Infra这场长跑中，中国团队不仅能在单点技术上突破，更能在系统级创新和生态构建上，定义属于自己的、服务于全球AI开发者的中国范式。

6、杨瀚森澄清两大谣言：“深夜吃火锅”为假 不发训练是球队禁止传播

如果说S1-Omni回答了「AI能否真正理解科学」，那么ScienceOne解决的，就是「AI如何真正深入科研现场」。

然后他们拿旧的事故场景重放了一遍。

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。

7、19轮下来！卫冕冠军海港跟战胜申花的天津 胜 平 负一模一样

我以为到现在，它早该变了。

赛事联动上智院、复旦大学及各大产学研生态伙伴共同出题，全面开放独家实测数据集、工业仿真环境与实体研发载体，全部赛题均源自各行业领域一线： 依托上智院与复旦在RNA、蛋白质结构方向的前沿科研积淀设置生物结构预测赛道命题；电力市场交易赛道接入蒙西电力交易中心的一手市场出清数据以及中科天机提供的高精度气象预测数据；可控核聚变赛道配套新奥玄龙-50U球形环装置高保真仿真平台；古文字识别赛道则采用复旦大学出土文献与古文字研究中心的权威古文数据集，以及上海博物馆和湖南省博物馆开放的甲骨文、金文、简牍等古文字数据样本。

8、廊洽时光美食音乐相融共生全民盛宴绽放城市活力

物理AI不是一场表演赛，而是一场部署能力、数据积累和产品标准化的马拉松。

理解—推演—执行—反思，转起来，机器人才算真有了点「想」的样子。

比如，要预测性质就走性质预测，要重建结构就走结构重建，还能做三维结构生成、科学图像生成与编辑。

张益唐沿着这条路线深入研究，甚至在博士论文中一度宣称解决了该猜想的弱形式。