https://x.com/markgurman/status/2064047700488655019 国行版的 AI 能力底座是阿里千问，与海外版的技术栈并不相同。

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就这样，游戏行业最沉重的试错成本和管线门槛，一下子被打掉。博富体育/goal的机制，是你定义结果，它负责迭代。

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孤儿院视频、假奖项页面，则被悄悄抹掉。

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这说明模型层的对齐在生效时，仍是有价值的最后一道防线，只是它替代不了架构层本该承担的工作。

4、《地平线：零之曙光 重制版》新增PS5省电模式支持

聊完发现，展台上这些产品背后，藏着一套不太一样的底层逻辑。

5、广州杀回来了！经济增速领跑一线城市！

但在具身智能中，这条法则到了后训练阶段，却要直面更复杂的现实考验。

更耐人寻味的是xAI最初的反应。

灵犀专业版处理表格时，不是让大模型在黑盒里直接输出结果，而是调用WPS表格引擎里那些稳定、确定的API和计算逻辑，让你看到数据如何被处理、公式怎么算的、结论怎么来的。

6、图赫尔嘘声中憧憬欧洲杯，英媒：或开启青春革命征召两位天才少年

可Sol的出现却告诉你：越攥得紧，越贵、越慢、越差。

定性对比：少走弯路，轨迹更直接 在随机采样的LIBERO任务中，Baseline往往出现冗余纠错动作和目标附近的hesitation/jittering；PolicyTrim的轨迹更平滑、更直接，能够用更少物理步骤完成同一任务，通常能将物理步数压缩至原来的一半左右。

7、滚滚长江东逝水，以针代笔绣山河

跑是能跑。

可真实的软件工程，从来是另一副面孔。

8、27分钟得24分，正负值+28，这就是雷霆交易走以赛亚乔的原因

商汤这次最让人意外的地方在于：国产芯片参与的混推集群，已经实现了可盈利。

从一座工厂到一张网 Token工厂跑通了，但一家公司的端到端再强，也撑不起整个国产AI基础设施的生态。

人类表演，从此要和AI创作竞争了。

9、钱晟：陆康先生的夜课

7月15日，前谷歌DeepMind科学家Alex Turner宣布辞职。

以前你设计的是一次指令的内容，现在你设计的是一整套行为：它怎么触发、怎么验证、怎么停。

10、许利民下课！北京首钢换帅，小李飞刀或上任，云总：还有好消息！

确认后它就开始干活了。

但2026年风向变了。

1、鹅腿造假、杨梅泡药、盒马农残：总有一款适合你

」 过去，一个创意要先投入数月时间和大量资产，才有机会来到玩家面前；现在，小团队可以先把想象变成样片，让用户用追更、评论和反馈告诉她们，这个世界到底值不值得继续做下去。

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它甚至会信心满满地，把一个错的方案越做越「完整」。

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整个过程，提示词只有约180个单词，大约消耗了40万token，费用约为5美元（Claude估算）。《穿Prada的女王2》阶层鄙视链：穿衣随便的最有钱，穿越贵越焦虑当你对纠缠熵提出学术质疑时，它能精准回应、并补充多模型对照数据。

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它设了一个方程组： 通过构建对偶向量空间，利用线性映射的像域与零空间的关系，AI进行了一段无懈可击的代数推导（推导过程见PDF的公式5到公式9）。

5、CBA新赛季分析，上海队违规不敢夺冠，广东队没杜锋真不行

他做过各种零工，最广为人知的是在赛百味快餐店打工七年。

6、对话李开复：65岁，他从AGI走进养鸡场

Stuart Russell，是全球呼吁禁止自主武器的头号斗士，曾在联合国痛陈「杀手机器人」的危害。

从一张图，到一个世界 但踩下这一脚，还不是U1 Pro的全部野心。

官方还支了一招：让Claude在每个实时区块里写一句提示，告诉对方这块缺哪个连接器、去哪儿连上，省得他只看到一片空白，一头雾水。

7、00后团队性能挑战Opus 4.8，Intel却携手蓝思科技！24.7亿巨资砸向产业园

一场精心设计的骗局 如果你以为这只是几段摆拍，那就太天真了。

现在它交给你的，越来越接近一个能连上你的数据、自己跑起来的应用。

8、成都26楼马桶钻出1.5米长蛇？当地辟谣

OpenAI也拿整个公司做了实验：如今内部几乎100%的团队，从财务到销售，都在用ChatGPT Work和Codex干活。

结果：Opus 4.8的误标率，从74.4%直接暴跌到3.3%。

「我上船的时候就知道，今晚这艘船会沉。

一觉醒来，GPT-5.6 Sol变笨了！ 一个日本的市场调研团队，早上开工没多久，就发现手里的Codex Sol MAX不太对劲，领队把这一上午的遭遇写成一个长帖，扔到了Reddit的r/codex上。