李述昊的判断走得很远：全球最终会有 1000 亿个智能体，普通人每人 10 个。

1、火狐买球 当时，五角大楼正在向各大AI巨头施压，要求他们签订一份允许「任何合法政府用途」的军事AI合同。

AI圈最大的遮羞布被扯下 在视频最后，Max Scherf抛出这场荒诞实验的目的。火狐买球参考资料： https://www.anthropic.com/research/claude-values-models-languages 编辑：摩西新智元报道 三个女生，用三周时间做出一支快穿 3D 乙女游戏 PV。

2、中国的头号帮手就位了！硬刚美日14国，坚决支持中国南海的主权

不要修代码，六步核心框架 那么，这套打法的灵魂是什么？ Anthropic把它总结成一句话：不修代码，而要修那个产出代码的loop。

3、王兴兴登上《时代》封面，回应“病毒式走红带来压力”

看起来只是这一点细微的差别，但足以让一台千锤百炼的机器人当场卡壳。

4、克洛普：如果你们认为我很差劲，我会立刻离开不要求任何补偿

这条赛道上，小象电动的技术指标已稳稳站在世界第一梯队。

5、无心恋战？世界杯季军战法国球员欲致敬德尚 但更想尽快去度假

能用，但客户不买单。

新品动态 两款任务型灵巧手回应不同应用需求 万拿 Std16A 定位为工业实战型灵巧手，面向工业分拣、仓储作业及精密操作等真实作业场景。

同时，自研模型长期在行业头部—— 在 Artificial Analysis 视频生成模型榜单中位居全球前列。

6、快乐8横版丨7月25开奖号码表

每一个选题，都是历史上那种你隐隐觉得那个时刻一定很不一样的节点。

这类任务对模型提出了完全不同的能力要求：符合物理定律的三维空间操控能力。

7、建设银行黑龙江省分行：个人消费贷款信用卡账单分期 财政贴息 至高3000元_网易订阅

卡了半年的弦论难题，Claude一夜解开！ 网友惊呼：人类迈入全新的科学时代。

说白了，老基建量的是FLOPS，却产不出稳定、有效的Token。

8、暑期档票房破50亿 观影热激发夏日新消费

关键问题：能否在不牺牲任务成功率的前提下，通过后训练，让已有VLA策略自动学会「少走弯路」，用更少物理步骤完成任务？ 来自四川大学雷印杰教授领导的团队提出了PolicyTrim——一个面向「策略效率」的两阶段强化学习后训练框架。

上周二，7月14日，谷歌DeepMind CEO、诺奖得主Demis Hassabis发布了一篇长文，题为《前沿AI框架与新纪元的破晓》（A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age）。

关于发布7款提供手机端侧生成式人工智能服务已备案信息的公告 这是国内手机端侧 AI 领域规模最大的一次集体过审。

9、英媒：纽卡效仿多特签年轻球员，已引进三名21岁及以下新援

过去，卖国产显卡，大家总担心能不能用好。

结果，令人咋舌—— 仅仅30天，Meta员工烧掉了60多万亿个Token，榜一单人刷了2810亿，连小扎都没挤进前250。

10、韩国拟取消虐童父母及犯罪军人养老金部分缴费时长

Anthropic教育负责人Drew Bent举了个例子：让它讲「怎么构造线性函数」，它会先把对应的课标拽出来，标好学生在这一块最容易犯的那些错，再围着这些错去搭这节课。

Anthropic前不久还上线了Routines，把同一套机制搬到服务器端，合上电脑，它照跑不误。

1、俄外长：美持续向乌提供武器“不可接受”，俄方愿意以政治和外交方式解决乌克兰危机

U1 Pro跨越的，就是这一步。

2、阿媒揭秘梅西世界杯前特训：半年前强化体能减重增肌 跑动时速超22年

比如每30分钟查一遍错误日志，把严重级别的挑出来用大白话汇报；或者每小时扫一遍收件箱，摘要新邮件、把该回的草稿先拟好。

3、一年吸金18亿，李宁前CEO掌舵，即将冲刺上市

在数据端，相比纯模型驱动的厂商在实验室里死磕合成数据，高德背后是积累了二十年的庞大时空基座。4名巴勒斯坦人在约旦河西岸被以色列定居者打死现在大部分团队的做法，是让机器人只根据眼前的这一帧画面来决定动作。

4、北京交警持续打击货车涉牌违法，货车用翻牌器“组团违法”被查

这两个数字，迅速点燃了整个社区。

5、C罗被嘲讽！主持人：皮诺被叫“C罗”，但他真有世界杯冠军！

这道题由Szekeres在1973年、Seymour在1979年各自独立提出，悬了约五十年。

6、被淘汰还输人！拉菲尼亚赛后挑衅引爆争议！争议+红牌+怒喷裁判

她或许不叫这个名字，不裹头巾，不谈信仰。

第二道槛：从对话框到工作台 钛极的能力再强，缺了工作流承接，它还是一个聊天窗口。

问AI的四个手法 硅谷顶级用户这么用 Andreessen也交底了他自己问AI的四个手法。

7、一个顶级心态：不吃压力

可问题也就出在这儿：厂商这边省token，用户那边是有感知的，最直观的，就是模型「不肯想了」。

本来要打一场翻身仗，结果自己先把地基炸了。

8、兴隆台区各条战线全力以赴排水抗涝保安全

该模型通过构建四足机器人统一的行为基座，实现了ABot能力的端到端验证。

机器人场景下，VLA模型每次推理需处理三路相机画面（双腕部+主视角）加文本指令，并输出动作。

能不能跑完？能。

历练过GDPS赛场的，才是真·未来生产力。