VLA与世界模型谁是下一个目标？真机数据还是人类数据更有价值？全栈还是只做大脑？ 这些问题没有标准答案，但有一点是确定的：物理AI正在以远超预期的速度向我们走来。

1、bsport 正是这一视角的转换，构成了本文研究的出发点。

一个用图表证明自己更划算，一个直接把闸门开大让你自己试。bsport其愿景是让本体成为AI与人类理解之间的共同语言，使可解释性成为工程化治理现实。

2、不打了！2026年报销！马刺首轮秀右膝手术

老搜索有多难用，圈里早有共识。

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Opus 4.7，是那个挑刺的。

4、让打工人把班上爽一点，是一种美德

参考资料： https://x.com/eknight/status/2075643450196971805 https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20 编辑：Aeneas新智元报道 这个月刚过半，AI圈就已经卷出天际了！ Fable 5、GPT-5.6全量开放，Grok 4.5逼平Opus级，Meta下一代Muse Spark重返赛场。

5、安踏品牌CEO徐阳离职，激进的零售实验结束了｜独家

而在端侧，一个更深层的变化正在发生——AI不再只是「聊天」，它开始真正「干活」了。

它会接着做小变体，直到某一个成立为止。

你可以直接扔给它一句话：「把JIRA上ENG-4521这个需求实现了，顺手在GitHub开个PR」，它就接管了从读工单到提代码的整条链路。

6、日本公开赛：“凤凰”混双夺冠，女双决赛现极致“爆分”

在两个模型都能 100% 完成的窄任务上，Opus 4.6 每个任务花 15.17 美元，GLM-5.2 花 6.12 美元； Opus 4.5 花 12.50 美元，DeepSeek V4-Pro 花 0.28 美元。

「每当我想退缩时，我就会看看手机里存着的那张照片——那个被DHS特工在街头无辜枪杀的平民。

7、海港或放弃中超，压哨敲定2名亚冠专属外援！200万巨资仅租借半年

相比单次动作演示，真实流程中的持续成功更能检验产品是否可靠、可集成、可量产、可交付。

他认为大模型本质上是静态权重的token生成器，做数学的时候，不会像人一样实时长出新的神经连接。

8、CBA最新消息！辽宁男篮续约付豪，方硕或退役

PixVerse提供了多模态视频与实时互动技术，不同于传统游戏工业管线的限制，小团队也可以上手。

MiniCPM-RobotManip通过视觉Token极致压缩，让「有记忆」的推理成本和「无记忆」的推理成本基本持平。

AI 上班的门槛在于一整套「岗位说明书」，Skill Market 就是钛动给行业写的那一套。

9、海报丨平稳增长！数读上半年全省经济运行情况

这正是Shadoweave给自己的定位：不做「又一个记忆存储方案」，而做AI时代的记忆协议——Memory Controller。

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。

10、数字丝路发展论坛｜国家医疗保障局王文君：激活医保数据要素 赋能数智健康高质量发展

不打「最强」牌 要性价比 Anthropic的这种打法，直接将矛头对准了GPT-5.6。

第二种，目标循环（/goal）。

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就在WAIC 2026上，超聚变交出了一份实践答卷。

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和取数一样，动作走的也是点按那个人自己的账号。

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再说一遍那个事实：人类文明能够累积，不是因为每个人都更聪明，而是因为记忆可以被压缩、被重新整理，然后跨越个体与世代传下去。一山难容3虎！曝穆帅下令：姆巴佩是绝对核心 严禁3亿欧2巨星夺权建模型的时代过去了 「麻烦」才刚开始 和前两年相比，现在的模型可以说是多到数不清。

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这些恰好是快手内部数千研发和业务同学每天真实要面对的活。

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第三步，把证据理成清单再交卷。

6、国际足联正式回应法国队的申诉！

用他自己的话说，「在LLM出现之前，一个人在奥克兰狭小的公寓里，一年写出Bun」。

孙文剑把它称作此芯一以贯之的策略：开放底层软件，开放上层操作系统，开放适配好的大模型。

2025年3月，那次视觉重构—— 刷新观感、砍掉冗余功能、把无数小细节一个个拧紧，让一个正在疯狂膨胀的产品重新变得「像一个整体」。

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如果一家大型国央企为了避免被单一厂商「卡脖子」，同时采购了多款国产显卡，找其他大厂做纳管和推理优化，对方是不会尽心适配其他竞品的。

执行这场挑战的，是原力灵机最新一代具身通用基础模型——DM0.5，全程自主执行。

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一头金发常常裹在头巾里，配上一段段热情洋溢讲信仰的视频，在全球穆斯林中圈起近300万铁粉。

它打通「存-搬-拣」完整链路，已服务优衣库、蜜雪冰城、可口可乐等头部企业，自研托盘四向车销量位居全球第二。

表面看，大家都在追逐「通用机器人」；真正把几份技术路线叠在一起，却是刀光剑影。

他们更在意的问题是：角色是否足够独特，情绪是否成立，以及这个概念最终能不能变成真正好玩的产品。