一个是U1 Pro，另一个是GPT-Image-2；甚至在文字、设计感、东方细节上，U1 Pro还稍胜一筹。

1、乐鱼电竞 据公众号「科技大满贯」统计，本次中国队没有高三选手: 作为首次举行IMO的中学，上海中学累计斩获20枚IMO金牌。

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。乐鱼电竞论文链接：https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 为什么没有选择让LLM直接审稿？ 面对评审人手不足、打分标准混乱的现状，很多人会直观提出解决方案：干脆交给LLM完成全自动审稿。

2、杨文干造反事件为啥不了了之？李渊包庇李建成，李世民彻底失望了

最有画面感的，是Claire Vo的桥段。

3、五大平台直播滇蓉大战！论嘴硬，还得是约翰！乔迪：全队渴望拿下领头羊

大理石近距离看反射效果还不错，但存在 bug。

4、前水星队友狂热赛前重逢，坎宁安笑着拥抱格里娜，这一刻无关胜负

未来AI for Science更需要面向行动能力的Action Scaling，让模型在可执行任务、工具调用、环境反馈和物理验证中学习如何完成真实科研任务。

5、佛得角：输了比赛，赢了全世界

这个差别，就是128万播放和128万情感共鸣之间的距离。

每次能力迭代前，20 到 50 人的专家团（钛动与客户的一线员工各出一半）双盲打分——打分者不知道答案来自 AI 还是人类，超过均值算正向。

当宾夕法尼亚大学沃顿商学院的副教授Edgar Dobriban试图用AI攻克这个堡垒时，事情开始变得诡异。

6、MLB第一新秀竟还困在小联盟不是他不行是水手太奢侈

AI每写出一段代码，一落地就会被扫描。

但今天，先去把HF token换了吧。

7、利物浦新帅伊劳拉：首要任务打造一支“难缠”的球队

这背后，其实是整个AI产业的一次重心转移。

RAND《美国教师现状》2025年调查：教师平均每周工作49小时，比合同工时多出整整10小时。

8、1977年丰田陆巡HJ45皮卡：哥斯达黎加农场出身，整车翻新引进美国

所以这颗「脑」至少干四件事：理解任务、感知环境、规划行动、监督完成——把「想做什么」「现场什么样」「下一步怎么走」「做完没有」串成一条闭环。

2026年的第二跳，他们发布了AstraBrain WAM进阶成果，一举打开Scaling Law。

代号：Cappuccino。

9、特拉布宗体育主席：我认为奥纳纳会留队，我们满足了他的薪资要求；马卡报：阿莫林有望成为AC米兰主帅

企业知识管理砸了几十年的钱建知识库、写 SOP、搞最佳实践库，核心痛点始终是一个：专家不愿意写文档，写了也没人维护。

而拼长城挑战验证的恰恰是这几件事：亚毫米级操作对应精密装配，15小时长程稳定对应产线连续作业，多机协同对应柔性产线的动态分工。

10、近千团队、5000从业者、2500方案：深圳“AI+时尚”大赛交出首份答卷

你手里还握着总开关：可以随时关掉记忆采集，可以选纯本地模式让数据不出设备，也可以联网。

和货币一样，锁进保险柜的钱只是纸，流通起来才是财富——数据只有交换，才有价值。

1、中超6轮积分榜：3队不败，西南三强格局被打破，申花前8，3队负分

第一件是成本。

2、克拉克只差一T就禁赛，狂热主帅怀特妙答：“若她想选场次，就让她飞”

同一个页面，面对不同的查看者，各自拉各自的数据，干各自权限内的活。

3、巴萨哭晕！头号目标彻底梦碎！世界杯神锋无缘诺坎普

在这个二次元原创角色设定集中，AI一并绘制了主图，以及三视图、四个动作图、技能特效，外加一堆装备细节和中文资料卡。小事办好实事办实 徽县用心答好基层民生答卷这篇「硅谷现行记」中，Turner不仅曝光了谷歌高层在利益面前的虚伪，更直接点名批评了包括Jeff Dean、Demis Hassabis在内的谷歌灵魂人物，以及Yoshua Bengio、Stuart Russell等满嘴「AI伦理」的学术泰斗。

4、落选仅两天后道奇队打来电话 这名游击手收获六位数签约奖金

一个87年的猜想，就这样被AI「随手」破解了。

5、官方数据：曼城球迷上赛季被捕102次，英超最多

谷歌深夜放大招 三款Gemini齐发 三款Gemini，接下来一一拆解。

6、利兹联正与曼城谈判求购特拉福德，23岁英格兰国门成首选目标

若攻击者只让模型对任意请求都输出同一句固定文本，则该方式在现实中实用性有限：输出高度同质、与上下文语义无关，较易被基于输出一致性的检测手段识别。

Claude Fable 5狂揽42分满分。

大晓机器人首席科学家陶大程担纲主持，五位嘉宾则分别来自蚂蚁灵波、极佳视界、无界动力、智元机器人和自变量机器人。

7、首批入选名单！邵阳+6

OpenAI总裁Greg Brockman转发了这条推文，说了一句： 感觉这是推进数学的一个分水岭时刻。

满满一屏，完全把它当成一个一步都不敢撒手的实习生，连每个坑都替它踩好了。

8、仅行驶3.7万英里，2002款保时捷911 Turbo手动挡待售

项目主页：https://inceptionwang.github.io/PolicyTrim/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2606.22540 代码链接：https://github.com/INCEPTIONwang/PolicyTrim 模型链接：https://huggingface.co/INCEPTIONwang/PolicyTrim 新方法实现了： 3×动作chunk利用率，更长horizon可靠执行； 51.4%物理步数减少，压缩冗余修正动作； 5.83×端到端最高加速，LIBERO Object/π0.5； 从「算得更快」到「做得更快」 PolicyTrim的核心目标不是替代计算侧加速，而是补上另一个被忽视的维度：减少完成任务所需的前向推理次数次数。

据官方的Agent SDK文档，这套机制的内核也十分简单： Claude评估你的提示词，调用工具去动手，拿回结果，然后重复，直到某一轮它不再调用任何工具，循环才结束。

我们总担心AI「失控」是什么末日大片的场面。

作者介绍 该工作来自浙江大学与NVIDIA的合作研究。