当具身智能在全国爆火，当全球汽车巨头寻找下一代突破口——所有这些宏大叙事，最终都落在了最基础的底层物理动力上。

1、滚球app 这是LLM第一次，把IQ推过了130这道坎。

姚卯青甩出一个数字：物理AI的数据量只有大模型的两万分之一。滚球app上午9点，该团队照常开工。

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三层叠加，综合可以削减30%到60%的Token消耗。

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特纳将最大的希望寄托在了Jeff Dean身上。

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OpenAI赌入口。

连续性账上，Smart推理加速引擎榨出吞吐，Smart QoS引擎保住交付秩序，关键业务不被低优先级请求挤占；还有0-Day模型永新让企业跟得上变化，让新模型第一时间进入生产。

Tibo在推文里说，本来想早点把额度调回来，结果被团队为保系统不崩、稳定运行而忙的「数以百万计的任务」给绊住了。

6、最新

Flash-Lite现在已经在Gemini App里上线，还将陆续进入谷歌搜索。

现在Claude能替老师制定个性化教学方案，Reddit上已经有老师用它给特教场景搭工具，比如帮做特殊教育的另一半整理IEP（个别化教育计划）。

7、4.5亿签约！湖人补强结束！整个NBA都笑了

可仔细看，如今多数厂商做的「Agentic」，不过是在传统基础设施上加了一个Agent入口。

每一个被提出的候选证明，都要被拿来疯狂攻击。

8、“恶臭恶臭，这日子怎么过？”沪上小区“加装电梯”停工两月，基坑成“粪水池”→

模型供应商可能逐渐看到： 企业关注什么问题，如何定义目标，如何评价答案，哪些建议会被接受，哪些会被拒绝，以及企业真正依赖的价值判断是什么。

这几年，AI4S大致沿着三条路线推进。

缺一个，闭环就断在那里。

9、中国第一省会，让民营企业站C位！

更有意思的，是把两组数字放在一起看。

在架构端，高德从一开始切入具身智能，就不是为了造某一台特定的机器人。

10、通苏嘉甬高铁前哨战悬念拉满，南通支云胜了开头，宁波FC赢了结局

一个提示词，15分钟，Kimi K3为AI操作系统构建了macOS风格的界面。

第一层是语义缓存。

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当行业普遍把「具身基础模型」等同于大脑时，逐际动力用三层技术架构给出不同答案：认知、技能、运控各自都只是能力，把它们加上记忆与调度组织成一个能在真实身体上、在物理世界中稳定运转的整体，才是大脑系统。

2、14+7+4+1.5断！勇士真的淘到宝了

多Agent协同这个词在论文里出现了无数次，真正落到物理世界、落到六台异构机型同时开工的场面，是另一回事。

3、荣丰控股“两连板”后突发公告：75岁董事因病逝世，生前曾在多家上市公司任职

这两个数字，迅速点燃了整个社区。125分钟点杀！世界杯疯狂1战：0-2绝境 3-2逆转 16强确定9席下一阶段对于全球的决策者而言，政策博弈的核心问题已经变得更尖锐：什么能力级别以上的模型不应开放权重。

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效果立竿见影。

5、亏麻了！步行者摆烂一年仅得到祖巴茨 联盟倒数第二仅得到5号签

你能感知的只有四样东西：它回得多快，它想得多长，它有没有回头检查自己，它有没有叫上别的智能体一起干。

6、生育大局已定？不出意外的话，2026年起中国人口或将迎来3大变化

当喧嚣褪去，人们才会真正思考AI的价值何在。

中场战事，刚刚拉开帷幕 回到开篇的问题：为什么具身智能的下半场，从体系开始？ 因为物理世界从不按实验室的套路出牌。

攻防两端都在被 AI 加速，但加速方式不对称。

7、一地取消中考全员直升，上海是不是该跟上了？

平均来看，顶尖专家们认为物理AI的「ChatGPT时刻」大约在3-4年后到来。

这不是偶犯，20次测试里，Gemini干预了19次，其中11次是这种隐蔽篡改。

8、七个女生凑70万开咖啡店，从爆火到挂牌转让仅141天，为什么？

模型推理时，不同阶段对设备的要求完全不同——Prefill疯狂吃算力；Decode极度吃通信和延迟。

要走的步骤更少，要搬的数据更少，要做的决策更少。

」五年后，这颗6纳米的芯片被产业界拿去，用进了各行各业，忐忑变成了底气。

如果说谷歌内部有谁能凭一己之力拦下这笔肮脏的交易，那只有Jeff Dean。