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2、省油省钱的小电驴，正在掏空中女钱包

随着今年内全球首条年产15万台以上的轴向磁通电机自动化产线正式落地，规模化制造的壁垒将被彻底打通。

3、1200+岗位！下周五，郑州这里有夜市招聘会

各家底层模型的差距，正在被压缩到以「周」计算。

4、世界杯看台群星云集，唯独81岁米卢，戳中中国球迷心底遗憾与感恩

参考资料： https://x.com/claudeai/status/2079595988998554047 编辑：马可新智元报道 从未见过如此糟糕的模型！ Gemini 3.5 Pro正式版没来，3.6 Flash、3.6 Flash Lite等Gemini 3.6「阉割版」发布了！ 就在昨夜，谷歌DeepMind宣布，推出三款模型，分别为Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite和Gemini 3.5 Flash Cyber。

5、伊姐周日热推：电视剧《生命树》；电视剧《风过留痕》......

解法叫分片上传：切成一千片，断了只补没传完的那几片。

让它出一节课，出来的不是一份漂亮但悬空的PPT，而是一份已经对齐到你所在州课标、按学习顺序搭好台阶的教案。

成绩断层式碾压 从结果来看，不仅满分42和第四名28之间横着14分的鸿沟，而且三个满分模型登顶的姿势截然不同。

6、贝林厄姆杀疯了，不管前腰还是后腰，6场比赛4场最佳，打进6球1助

例如，中国科学院上海药物所与浙大组成的「可以的」团队，围绕蛋白质构象系综生成任务研发MidSummer自治科研智能体。

整个公司，找不出几行还是人敲出来的代码。

7、劳模传技赋能 擦亮公交文明窗口

但用户实际拿到的配置，确实动过：这一点他承认了。

银河通用以破局者的姿态，提出WAM（世界-动作模型），将懂物理的世界模型与懂执行的动作模型在潜空间统一。

8、中国数学家王虹、邓煜获菲尔兹奖，中国数学迎历史性时刻

视频里，Chloe站在泰坦尼克号的三等舱甲板上。

他甚至预测，再过一年，防提示注入、命令校验、人工审批这些安全环节都会没那么重要，因为模型会越来越自觉地做对的事。

结合一系列技术优化，无问芯穹的单位Token推理成本，硬是在一年内，整整降了10倍。

9、上新

这是业内首个提供真实本地纯无网部署的跟踪模型，而且开箱即用！并且原生适配宇树Go2 Edu机器狗。

确实，主流做法是把知识存进一个外部库，用时再检索回来，向量检索、RAG，本质都是让模型临时「查一次资料」。

10、农业农村部：推动《加快农业农村现代化“十五五”规划》落地

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。

最后是判定。

1、真有这么差？郑智一回来就吃败仗，还不如助理教练，球迷直呼换人

竞争对手可能拥有同样的大模型，但不一定知道： 企业如何识别一个高价值客户； 如何判断一次设备故障的根因； 如何安排现场维修资源； 如何进行客户补救； 如何在成本、满意度和风险之间做权衡； 如何判断一次任务执行是否值得复用。

2、这款插混大型SUV不足47万！外观酷似库里南，上市13分钟订单破万

大家都信了，无数的科研经费和论文结论都建立在这个隐秘的「共识」之上，唯独缺一个严丝合缝的数学证明，或者，一个反例。

3、原创丨(S2627-343构件)Gila:G for Group

「五年前我们对这个芯片，还怀着一个忐忑的心情。榜单综述｜第17轮可光靠买卡、堆算力，既烧钱又追不上。

4、补时2球+点球决战！利兹联6-4西汉姆 足总杯4强诞生 黑马搅局豪门

不管怎样，全网苦等三个月的这只「靴子」，终于要落地了。

5、利雅得新月官方宣布签下荷兰国脚萨默维尔 转会费6000万+500万欧

同一批真实科研任务，磐石与GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、Claude Science等全球顶流同台作答，全程交给第三方模型盲评打分。

6、爱看头评丨西渝高铁为西部协同发展再绘通途

但是，企业自身的以下资产必须独立于任何具体模型存在： 本体； 业务语义； 技能； 工作流； 企业记忆； 权限体系； 评价函数； 结果数据； 学习信号； 审计记录； 认知资产版本历史。

正是把这套自用的经验、方法论和工具体系沉淀、打磨之后，超聚变才对外交出了FusionOne AI。

听着不便宜，但对比过去4年、300万美元的老账本，这笔钱简直是白菜价。

7、留洋开门红！魏祥鑫首秀1传1射，法甲欧塞尔5-2取胜，未来可期

一类，叫有害服从（harmful compliance），模型照做了，可用户的请求本身就是坏事； 另一类，是模型「自作主张」，违背指令，去追它自己认定的目标。

不到两年的「三连跳」 开创技术路线，完成产业闭环 把时间轴拉长，我们会发现WAM-TTT的发布绝非偶然。

8、甩锅给英格兰DNA！连特朗普都质疑图赫尔！

缺少真实实验校验、失败数据修正和物理世界反馈纠错，AI 的各类推演结果，本质上是基于文本数据的概率拟合，尚未完全实现对真实科学规律的精准探索与验证。

模型在长程仓库任务里最常翻的三种车，是定位跨文件时找错位置、不遵守项目规范、测试没通过就交活。

企业真正的Alpha，往往也正存在于这些Skill中。

剩下20%的深度问题，则会再转交对应的垂类智能体。