如果说马斯克是在做TED演讲，那格温可就是在正儿八经地做年终总结了。

1、天博真人 数据进入系统只是第一步，接下来还要让AI理解医疗。

这里有一个很残酷的「木桶效应」：如果「大脑」只有50%的泛化能力和成功率，那么无论搭配50分还是90分的硬件，整体表现依然只有50%。天博真人12月的一个公开场合，罗永浩呼吁播客同行拥抱视频化，说视频版本贡献了自己八九成的流量；几乎同一时间，行业里开始公开讨论：这场“视频播客热”，究竟是用户的真实需求，还是平台补贴催生的短暂繁荣？潮水退去，会不会留下一地“裸泳者”？ 程衍樑的检验标准很朴素：得出现一个“基于这个媒介本身、自然成名的素人巨星”。

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7种新webhook补位 轮询时代结束了 CMA在6月底已经上线了agent和部署生命周期的webhook。

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这三家一上市就能募到接近5000亿美元左右，而过去十年整个互联网行业在美国的募资总额也就4000多亿美元。

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那年年初，B站把视频播客提到全站最高优先级：2月发起“上B站看播客”的招募计划，7月又抛出“视频播客出圈计划”，许诺十亿级流量。

5、告诉你贝林厄姆有多强：射正率第一大神，鬼魅般前插令阿根廷忌惮

今年2月，OpenAI和Anthropic花费数百万美元在“超级碗”上暗中角力；谷歌Gemini赞助了2026美加墨世界杯的阿根廷、法国以及美国等参赛队伍；AMD和英特尔在商业竞争之外，则选择在F1赛场上一争高下。

评测集这边，DW0.5还在EWMBench、WorldArena等基准测试中横扫榜单，分别以4.73、73.54的分数，斩获全球SOTA（数据截至7月9日）。

一百多年来，其中只有一半问题被完全解决。

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它把视觉画面、自然语言指令和机器人的控制决策放进同一个模型里统一处理。

是石给出的解法，叫拓元（Vectron），一座国产Token优化工厂 中国已建设50多个智算中心，智能算力总规模已超过1000 EFLOPS。

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合作方可以在我们的平台上参与应用层开发，既无需触碰基础模型，也无需重新造一套操作系统。

在适配性层面，商汤大装置打造覆盖模型、框架、算子、工具链到硬件的全栈适配体系，实现模型高效迁移、多芯片快速适配与性能持续优化，大幅降低国产算力应用门槛。

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让客户乃至其他芯片厂商，都能基于这套完整软件栈，搭起一个通用、好用、易用的底层算力生态。

谈及选择开源的初衷，沐曦团队这样解释道。

书里，他把大众口中的“私募”改叫“私市”。

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第一轮拼算法。

可见，这已经不是个别Bug，更让人意外的是，OpenAI其实早在GPT-5.6发布之前，就已经知晓。

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通过高兼容性的Agent工具调度框架与统一标准协议（如MCP、A2A协议），阶跃Amoo这类超级Agent可以直接调用这些原子能力，根据用户的复杂意图自由编排、并行执行任务链。

机器人必须进入真实场景，在一次次任务执行、环境交互和失败反馈中积累经验。

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△图片由AI生成 正是看到了这一点，世界模型接棒火了起来。

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首期投放的1000套设备，满产状态下每年能采集100万小时数据。

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论文进一步指出，这种提升不仅体现在「更像某个模板」，也体现在内容重点、页面角色、证据组织和 persona 区分等规划层面的选择。都怪内存太贵！全球PC出货量下滑：入门级电脑消失那个节目做到约两百期，他主动停掉了，后来客户换成了一档纯AI节目。

4、藏在衣柜里的刺客可不止一条Zara阔腿裤

甚至连MBTI都有……贾代儒是ISTJ，不er，这也太细了吧。

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理想汽车CTO谢炎在2026年第一季度业绩会上披露，马赫M100单颗物料成本低于外采芯片方案，而其有效算力约为英伟达Thor U的3倍。

6、科普｜拨开眼内迷雾，守护清晰视界

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比如，DuMate直接嵌入百度App，覆盖数亿日活用户。

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在科研领域，如果说 Benchmark（基准测试）回答的是模型“会不会”，那么真实的科研则在追问，模型能否将一次推理转化为可验证、可复现、可迭代的完整工作流？ Intern-S2-Preview-397B 给出了一份极佳的答案。

华创证券在研报中也表示，市场化改革是今年最优的破局之道。

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不过他还是分享了不少VibeCoding的心得：比如，时间花的最多的环节是市场调研技术选型，先弄明白“为什么做、做给谁、怎么做”，然后再指挥AI去干活。

但把这些技术名词翻译成科研人员的日常，意思很简单：你不需要再在多个不同的工具之间来回搬运数据了。

科学知识更新快、学科边界不断交叉，模型既要及时纳入新事实、新方法和新数据，也要保持跨领域比较、类比与推演能力。

他的理由是，他不愿再训练年轻人，投身一个可能几年内就不复存在的职业。