在被公认为「最难啃」的仓库级软件工程榜单SWE-Bench Pro上，它拿到65.2分，只落后于Opus 4.8（69.2 分），显著超越一系列国产模型。

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小体积、大推力、高精度及一体化闭环控制，为灵巧手在有限空间内实现稳定驱动提供了基础。

3、戴手套！“72小时可夺命”，又有人中招了

后来上下文窗口越做越长，有人干脆把大段历史整个塞进去。

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华山论剑第一招，是先否掉对方对战场的判断。

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最终的决定权，始终在你手上。

真正理想的游戏，是让玩家能进去操控，可以影响结局。

各家底层模型的差距，正在被压缩到以「周」计算。

6、全新大众途观L PRO正式上市，售价23.68万元起。

为填这条沟，智元和觅蜂科技打造具身智能数据「平台型供给」基础设施，开源了行业首个百万真机数据集AGIBOT WORLD，目前累计下载了120万余次。

他直言：现在是人类史上的关键时刻，AGI或将在短短几年内实现！ 哈萨比斯给出了一个令人战栗的算式：AGI的影响规模将是工业革命的10倍，而速度也是10倍。

7、7人离队，火箭实力不降反升？签4人+迎回双核，阵容深度获认可，夺冠有戏

再往前一步，就是这次战略里更大的那句话——以自研此芯P1为核心，打造覆盖端、边、云全场景的全域算力底座，真正实现「一芯驱动全场景AGI」。

在Claude Code里，Fable还能自己派更省钱的子智能体去干粗活：它出方案，Sonnet、Haiku这些去执行，最后再由它回来验收。

8、AI手机的“皇帝新衣”

医生转身打开ChatGPT 那还要医生干什么 Andreessen讲了自己的一段经历。

然而，正因其影响深远，更有必要审慎检视这一进路的内在局限。

针对这一问题，星源智提出DA-Nav，一套面向城市级长程场景的方向感知视觉语言导航框架。

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但这样做根本撑不起真正的智能体时代。

于是，模型学到的，就是那副腔调。

10、追逐5位巨星，火箭未能成功！斯通手握大量筹码，季中或有大动作

参考资料： https://arxiv.org/abs/2510.04704 编辑：LRST新智元报道 【新智元导读】全网都说GPT-5.6 Sol的Max档变笨了，OpenAI偏说没降智，只是「做了个实验」，实验中拧动的那个旋钮，Max档从960掉到128，用户看不见。

模型一代代变得更便宜、更迅猛。

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这个通用Agent产品的愿景，是Jenny早在2025年就定下的。

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WAM-TTT是「理解型」学习，用快速权重吸收的是任务的本质动态结构，而不是死记硬背表面特征。

3、泪目世代交接！梅西世界杯决赛后拥抱亚马尔留下金句，足坛新时代正式开启

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。自从养成这个小习惯，生活一下子好起来了例如，为AI生成的图像添加数字水印，以及生成人类可读的输出token，以便理解模型的推理过程。

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今天是Grok Build，明天呢？ 马斯克按下了删除键，数据可以清零。

5、科学大家说｜ 你可能正在亲手毁掉自己的肾脏

而完整的认知系统还必须回答： 哪些 Skill 应该在什么条件下被调用； 谁有权执行； 预期结果是什么； 如何评价实际结果； 一次执行之后，Ontology、Skill 和策略应该如何更新； 不同员工和智能体的局部经验如何转化为组织级能力。

6、CBA格局生变：广厦弃后卫，山西连签补强，争冠形势改观

「书生·端砚」的核心突破在于构建了「读-算-做」一体化闭环，补齐 AI 科研最关键的真实场景反馈链路，打通了数字推演到落地实体实验的关键环节。

只有将 AI 与海量科研数据、专业工具及真实工作流深度融合，才能让它走出实验室，转化为科研人员触手可及的先进生产力。

片名带着手写的墨迹，就连演职员表都巧妙地被「加密」的黑线代替。

7、毛主席有多聪明？秦基伟吐露：在主席面前，我跟曾绍山不打自招了_网易订阅

谷歌的「塔西佗陷阱」： 为什么全司之力造不出最强AI？ 为什么万众期待的王炸会哑火？ 这篇报道为我们揭开了谷歌内部的重重困境。

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8、四百名医生提醒：晚饭后散步对糖尿病患者的影响，建议抽空看看

如果强行把模型的预测动作和原始轨迹的固定时间点绑死，模型学到的就成了采集员的手速，而不是任务本身的规律。

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面壁是一家追求通用人工智能的大模型公司，并选了一条区别于云侧的路线：端侧。

这是一次科研底层逻辑的优化升级： 传统科研模式下，实验结束即流程收尾，失败数据大多作废闲置； 平台赋能下，实验完成即资产沉淀，数据积累持续驱动科研进阶。