第四，先问AI。

1、yoboo手机版 从Tool到Agent，从Token到Task，从Programmer到OPC。

这套打法似曾相识。yoboo手机版手速快的开发者，截了图。

2、世界杯8强已锁定6席且均来自欧洲！未来赛程阿根廷较法国更幸运

当然，必须指出的是，这次AI证伪的是三维雅可比猜想，也就是否定了「所有维数都成立」的广义版本。

3、市面上常添加硼砂的4种食物：商家从来不吃，很多人却天天买回家

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。

4、3比0！西班牙大胜奥地利，有4个不争的事实，亚马尔成为大赢家

Glenn Fiedler 两周内修复了 43 个安全漏洞，其中 27 个可从网络远程触达。

5、新刊

接下来，我们一件一件拆开看。

录屏教学把同一件事的操作成本又压低了一截：不需要懂 Markdown，不需要抽象流程，做一遍、讲一遍就够了。

哪怕明明给了它一个「我拒绝打分」的正当选项，误标率也压不到零。

6、有爱，科技也动情！美加墨世界杯启幕，海信“首发”登场

因为AI低质代码泛滥，matplotlib立了条规矩：新代码必须有真人讲得清改动。

他将记忆拆分为两个环节： 保持（Retention）：经验在神经中留下痕迹； 回忆（Recall）：从当前线索出发，沿联结网络重返过去情境。

7、历史第七人：罗德里加冕“超级金满贯”，重新定义后腰的极致荣耀

用户qrdl在论坛发帖，说CritPT自5.4以来几乎没动，除非他们找到了给基准刷分的办法，否则结果也就这样。

在佟博士的框架中，企业认知至少包括以下几个组成部分： 企业如何定义世界的 Ontology； 企业专家如何完成工作的 Skills； 企业如何理解具体场景的情节记忆； 企业如何分解任务并形成行动计划； 企业如何定义期望结果； 企业如何衡量实际结果； 企业如何从两者的差异中学习； 企业如何把学习结果重新写入知识、技能和流程。

8、重回世界第1！西班牙夺冠后霸榜FIFA排名 阿根廷第2葡萄牙第7

这份报告，扭转了我们对「AI失控」的想象： 我们一直担心的，是AI当面顶嘴、公开反抗。

参考资料： https://x.com/demishassabis/status/2076957440109625718?s=20 编辑：大卫 所罗门新智元报道 【新智元导读】大模型在原子操作任务中遭遇瓶颈。

但NanoGPT这个项目的说明写着，「请以PR形式提交到GitHub」。

9、国内26万没人要？欧洲卖90万抢破头！BBA急疯：求别加税 扛不住了

参与项目的谷歌员工预计，按每瓦特能处理的Token数量算，这款芯片将比谷歌最新一代TPU高效6到10倍。

原因就在于，很多机器人根本不记得自己按了几次。

10、聚焦儿科疑难重症，这家医院为何选择“难而正确”的路

重启后扫一眼，进度立刻回来。

区别就在「创作」两个字。

1、推卸责任，贝弗利此前曾称詹姆斯将在周一宣布去向，现称：骗了我

这两件事拼在一起，意味着你用一句话生成的页面，第一次能连上真实业务系统，自己跑下去。

2、别再把它当素菜了，它是豆制品里的「热量刺客」？！

它几乎能贴着每个岗位来。

3、前有梅西后有亚马尔，中生代还有哈兰德，姆巴佩终生难获金球？

从当年自研TPU减少对英伟达的依赖，到今天把模型直接焊死进硅片，谷歌走的是同一条路的更深处：软硬件协同的尽头，是软硬件合体。别只盯"三高"！你的血管里可能藏着第四个"隐形杀手"管着十几个人的团队，做着行业最眼馋的产品。

4、下一步怎么办？1.17亿先生转会蓝桥，阿尔特塔“梦想之人”消失了

趁着这波热度，给这款AI派个应景的任务：「手搓」一款点球小游戏。

5、少将“花天酒地”，朝鲜宣布对特大腐败分子的判决

有趣的是，在这场骗局中虽然什么都是假的，但被用来作为底座和替身的中国AI却是真的。

6、守护透析“生命线”！肾友透析导管居家维护攻略快收好

说白了，写作、编程就像是计算器时代的数学证明题：结果机器早就算得出，我们还是让学生自己推。

当喧嚣褪去，人们才会真正思考AI的价值何在。

论文点名了四项目前普遍缺席的关键防御——技能签名、内存完整性、凭证保险箱、动作授权，把它们补齐，大概是这个方向下一步最值得投入的事。

7、梅西双响，姆巴佩哈兰德跟跑！诸神狂欢夜——C罗成最尴尬的NPC

但这笔钱办成了哪件事、顶了几个人力、这活到底该不该交给大模型，账上一个字都查不出来。

崔城是一位历史发烧友。

8、A股最大IPO长鑫科技295亿的背后：从年亏163亿到日赚3亿，照亮国产存储的"算账时刻"

真实路口基础动作对比 ReDA共包含约28.6万条时序样本，其中约12.8万条为恢复数据。

一句话总结：老办法是让模型在一大堆搜索结果里凑答案，HMS则先像人一样，把回忆这件事有规划、有验证、有条理地做完，再请模型下笔。

」 在后稀缺时代，需要什么样的新型经济模式来帮助所有人共同繁荣？我们希望秉承什么样的价值观？意义和目的将是什么？甚至，人类自身的境况将如何改变？ 下面，就是哈萨比斯的文章译文——《前沿AI框架与新时代的曙光》「A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age」。

」 中国企业在供应链和制造成本上有优势，但在最核心的大模型算法创新上，只能跟在硅谷巨头身后亦步亦趋？ 但今天，银河通用用不到两年的三连跳，用高达3.1倍的碾压级数据，彻底粉碎了这一论调！ 从提出WAM架构，到解锁Scaling Law，再到用WAM-TTT开创后训练新范式，中国企业不再是跟在硅谷巨头身后亦步亦趋的跟随者，而是真正在创造全新的技术范式，引领全球的技术走向。