谷歌：Gemini 3.5 Pro延期、4已预训练 在算力紧缺的时代，发布一个逻辑混乱的模型，是否也是渎职？ 有用户讽刺称，DeepMind 这种浪费算力的行为，还不如直接将资源转让给Moonshot等竞争对手。

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第四步：终极绝杀——线性代数的降维打击（Lemma 2.2） 如何证明一定能找到这样的「两块车牌」？AI展示了它作为机器最强悍的一面——将拓扑图论问题，硬生生转化为了一个巨大的线性代数方程组。

3、BBC选出的历届世界杯最佳球衣排行榜前十出炉，亚洲球队未入选

Physical Intelligence最新的π0.7，一个模型开箱即通吃多任务，连没训练过的机械臂都能零样本迁移。

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与2020年相比，这一数字增长超过一倍。

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过去一年，这个领域最热闹的是视频生成，比谁的画面更逼真、更长、更一致。

S1 是技能层，频率约 50 Hz，S2 决定「做什么」，S1 提供「用什么技能做」。

但AI不会气馁。

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横空出世的六边形战士，是假的 很多人冲向Hugging Face，准备下载这个「MIT协议开源」的1.6万亿参数模型。

PixVerse的国内版，叫做「拍我AI」。

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他们在全球市场并没有真正受到中国新能源车企的冲击。

选品环节，传统的出海市场调研需要 6 到 7 人的团队花 1 到 3 个月——上网查资料、写初版报告、做问卷（5000 份样本算多的）、分层分析、输出品牌方案和销售策略。

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一手实测：真能用 我们第一时间对该功能进行了简单实测。

李述昊用一句话概括升级的核心： 原来要登录一堆 SaaS 后台，再开个智能体工具聊天问问。

面对争议，他只说了一句：「这些在人们看到电影之前发生的讨论，永远无关紧要——因为吵的人都还不知道这部电影到底是什么。

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一个12GB的测试仓库，实际传出去5.1GB，拆成73个包裹，一个不落，全部送达。

最让硅谷巨头破防的，是接下来的两个致命一击。

10、7万亿之后，体育产业的钱往哪流

只是能看到实时数据，那还只是个会自动刷新的看板。

我国电动车的普及率在全球一骑绝尘，但在海外市场，新能源汽车渗透率远没有想象中那么高。

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然而，卓越的模型能力并非终点。

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能力尽可能往旗舰上靠，但推理成本和服务器开销，得狠狠压下来。

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参考资料： https://x.com/synthwavedd/status/2077085180175544375?s=20 编辑：桃子新智元报道 刚刚，诺贝尔奖得主、DeepMind掌舵人Demis Hassabis掷地有声地宣告： 通用人工智能（AGI）即将实现。增资扩能！这家企业为何在孝感“一投再投”？所以Anthropic把信任牌打得格外足：「数据不进训练」「符合FERPA」「专门的K-12数据处理条款」，还和AFT共建一套隐私Gold Standard，工会主席Randi Weingarten亲自站台。

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他是Beck-Fiala定理的提出者，1985年Fulkerson奖得主，1986年国际数学家大会受邀报告人，差异理论的奠基者之一。

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从平台的燃料，交互数据变成个人的资产。

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可以看到，一旦真正到系统级交付阶段，复杂的专业门槛按被悄然抹平，任何人都能轻松上手。

用它自己的话说，叫「卖我所用、用我所卖」。

机器人真正「好用」的关键，往往藏在看不见的地方——比如，记得住自己按了几次按钮。

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Figure AI则通过深度绑定OpenAI，将顶尖VLM注入钢铁躯壳，让Figure 01/02机器人具备自主推理、语义理解能力，进驻宝马的汽车生产线。

两年翻了一千多倍，这早已不是一条曲线，而是一道拔地而起的高墙。

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」 更是有人原地开始拉踩诺兰。

而无问芯穹的解题思路是——让整座基础设施自己变成一个会干活的Agent。

而真正的创造性跳跃，需要一个有弹性的大脑。

每个任务达成目标就退出，整条例行任务则一直跑到你亲手关掉。