成立16个月，凭什么站上WAIC 能够打出这场挑战的，是一家成立于2025年3月的初创公司——Dexmal原力灵机。

1、滚球app 2026年2月23日，西奈山伊坎医学院的独立评估在《Nature Medicine》上线，测的是今年1月刚发布、日活约4000万人的ChatGPT Health。

多塞人类动作，不等于机器人学会人类技能。滚球app可用进废退，那块负责独立思考的脑力，就会跟久不用的手臂一样，悄悄回缩和变弱，用奥特曼的话说是——肌肉萎缩（atrophy）。

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原本，Fable 5是作为顶级旗舰模型，高昂的定价和苛刻的访问，彰显着其「不可替代」的地位。

3、这只兔子来“圈粉”了，一口奶香全是童年味道

同一场 Cyber Range 测试（1 亿 Token 额度），用 Opus 4.5 或 4.6 跑一次约 85 美元，用 GLM-5.2 约 46 美元，用 DeepSeek V4-Pro 只要 1.19 美元。

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更进一步，它还能把外部事件主动推进你的会话：CI跑完、监控报警、群里来了条消息，Claude收到就自动接手，哪怕你人不在电脑前，活也照干。

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智能体（AI Agent）从概念走向落地，算力需求的重心也从「训练」向「推理与执行」急速迁移。

更关键的一点，它还带上了Claude Code和Cowork。

用徐立的话说：在人类眼中甚至可能产生幻觉的信息，在AI的眼中，其实可以正确推断出背后的结构化信息。

6、Uber创始人再出手：工业自动化公司Atoms融资17亿美元，a16z领投

测试结果却是一记响亮的耳光：在相同的环境扰动下，使用了ICL的基线模型WAM-ICL，成功率从标准环境的48.4%直接崩塌至7.1%，泛化保持率只剩14.7%。

举个例子，一个「平台管家」智能体如今成了整个基础设施智能体蜂群的统一入口。

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Sol一次修好，还顺手让别的模型也跑通了。

难的是把它们拧成一个模型，还得躲开「按下葫芦浮起瓢」的跷跷板。

8、@荆门，本周绿茵之约，我们孝义相逢！

使用「拍我AI」的@周同学，利用Agent模版「唐顿庄园」进行二创，同样做出小红书账号的第一个爆款。

首先是布置。

而ChatGPT要接管的，是一片过去从没被专门打理过的地带：你和AI这几年共同生产出来的东西。

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这是LLM第一次，把IQ推过了130这道坎。

AI 已熟练掌握高效编码、标准化解题的能力，但在未知领域的自主探索、原创科研创新上，仍存在明显短板。

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这些环境里的变更类型，涵盖了缺陷修复、功能补齐、接口兼容、跨模块联动与回归修复，几乎复刻了真实开发中会遇到的各种场景。

U1 Pro跨越的，就是这一步。

1、算法不止在安排你看什么，它在设计你如何感受——而你浑然不觉

杨帆说了一段特别犀利的话：很多自称算力服务商的公司，实际上是帮大厂代持机器、签长租约，本质上提供的是一种金融服务。

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这一幕的分量，不在于机器人抓起了一件商品。

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另一边，实力相当的GPT-5.6在定价上给足了诚意，稳坐当前的「性价比王座」。刚刚公布！江苏2026年普通类本科批次投档线真正的门槛就在这儿。

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暂停时行星表面自转也得停，倒放时要反向回退。

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Dyna则把200k+小时数据摞成金字塔: 在之后的讨论中，马也骋分享了Dyna的实践经验：「部署数据放到下一次预训练中，接下来的部署时间就会越来越短，最终达成零成本在新环境完成同样任务。

6、应城这一案例，获全国一等奖！

这也是超维动力坚持做通用具身技术的原因—— 必须把机器人扔进真实世界的复杂场景，收集足够多样化的数据，才可能孕育出真正通用的技术。

承认事情是真的。

GPT-5.6家族（Sol旗舰、Terra平衡、Luna高速低价）正是为此而生。

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7月7日，Sam Altman现身太阳谷峰会。

Anthropic 的 Fable 5 是一个更极端的案例：6 月 9 日发布，三天后安全研究者 Pliny the Liberator 用多步骤越狱策略突破了安全分类器，相关截图显示模型产出了本该被拦截的漏洞利用代码。

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只学习正确路线，机器人可能能够走一段；只有把错误状态和恢复过程明确纳入训练，机器人才能在偏航后真正找回方向。

horizon reward只在组内出现成功轨迹时激活，避免模型在失败情况下盲目追求更长的chunk长度。

然而从海外访问，捐款通道照旧敞开。

带宽这一关，它靠一次技术迁移解决。