GLM-5：更需要管住shell状态和节奏 GLM-5暴露出的弱点更集中在shell会话状态，以及从探索切到实现的时机。

1、亚娱体育 它让机器人具备类人的理解、推理与规划能力，听得懂人话，理解常识，遇到没见过的物体、环境和新指令，也能举一反三。

本届展会汇聚了众多主流算力厂商，各类高密度算力设备成为焦点。亚娱体育” 就像郭士纳（曾任IBM董事长兼首席执行官）当年对IBM的改革，将后者从一家围绕System/360主机进行业务布局的硬件商，转型为整体解决方案提供商，使IBM重获新的增长生机。

2、资深内部人士揭NASCAR残酷现实：车队总哭穷，却在大把花钱砸装备

按照清微智能此前披露的数据，RAISA已支持近千个主流算子，完成超过200个大模型的适配。

3、5位世界冠军齐聚混双4强！莎头2人被吓出表情包，梁靖崑陪练马龙

这个量级有多夸张？ 这么说吧，目前市面上大多数视频生成模型，训练数据是在百万小时级别。

4、本周六江苏五场足球联赛开赛，出行观赛注意事项速看

△RAISA软件栈的模型与算子适配规模 同一模型在不同芯片上能够运行、能够保持精度，以及能够达到理想吞吐和成本，是三个不同层级。

5、大卫·克罗夫特：2026动力单元让斯帕和银石失去了应有的精彩

实测显示，该架构在首Token延迟（TTFT）降低51.5%的同时，单Token成本可降低37.5%。

打开小红书，搜一个和你此刻困境有关的Skill用起来；或者，把你脑子里那个「要是有个小工具能……」的念头，用Vibe Coding试着做出来，挂在你的笔记下面。

而钉钉，恰恰是阿里目前最大的AI落地场景之一。

6、“飞猫”终结挪威：哈兰德出局，依旧是赢家

对不写代码的人来说，Claude门槛低得多，有邮件要理、日程要排，张嘴就行。

结果超出预期：在OCR这类视觉感知任务上，在同样的训练条件下，纯离散表达做到了和连续表达一样好。

7、罗德里亲承考虑未来：皇马挖角曼城核心，曼联伺机抢皇马铁腰

相比股价短期波动，他更看茅台的长期发展。

沐曦围绕TileLang开设多期实战训练营，累计吸引了500多名开发者参与。

8、3-2，申花两连胜 吴曦梅开二度+薛庆浩神扑 浙江奔着保级区去了

他深有感知，做内容的人很难服务好客户，一旦起了分歧，付钱的一方总是对的。

一头是接近九成的使用率，另一头是个位数的规模化转化率。

而2019年，哈根达斯在中国内地门店数量超500家。

9、上半年经济数据发布，释放哪些信号？

《中国企业家》：对于区域小型连锁超市来说，这方面的调改在优先级上，是不是可以暂缓？ 章一博：仍然要做，不能依靠人治、依靠经验，而是要用体系、用数据，而且现在AI技术的加速，反而让这方面的成本变得更低。

无论是捏起一颗葡萄而不将它捏破，还是抓住一只纸杯而不让它变形，视觉只能帮助机器人找到目标，想要完成任务，机器人还需要人类与物体交互时不可或缺的触觉感知。

10、美国女飞人社交媒体发声:感谢纽约市长送票,隔空喊话邀他来周六看比赛

李飞飞曾将世界模型分为三类：渲染、模拟与规划。

它只沉淀稳定、可迁移的交互信号，让下一次生成更贴近用户，而不是更混乱。

1、喜讯！他比岳鑫更有希望接班李帅成上港左后卫黑马，曾留洋丹麦

Danfei Xu与RL2团队长期关注机器人如何从人类数据中学习。

2、前红军射手赫斯基：利物浦该考虑出售加克波，好报价别错过

传统自动化设备擅长在固定位置重复固定动作，但只要物体、位置或工序发生变化，整套系统往往需要重新调试。

3、中国U17挺进女篮世界杯八强！

它解决了真实场景采集成本高、极端工况样本稀缺的痛点。从“招商引凤”到“直播带货” 民乐打通好物出山“双通道”他们就把这类早期项目推给我们，我们投完、项目成长起来，他们再进来投成长期，各赚各的钱。

4、西汉姆联萨默维尔转投沙特 转会费高达8000万欧元

恰恰这些细致的工作，才真正决定了产品好不好，决定了机器人能否走出实验室、进入物理世界干活。

5、阿隆索哭晕！切尔西 5500 万头号目标遭截胡！打脸来得太快！

开润股份也在公告中强调，这次投资属于财务性投资。

6、42k英里2005款汉兰达无底价拍卖，原厂选装费超6千美元

未来要在当地生产、组装、就业，成为当地的“公民企业”，打消客户对供应链安全和后续运维的顾虑。

但元医院需要的并不只是一个基座医疗大模型，而是一套能够持续生成医疗智能体的模型底座。

编辑：所罗门新智元报道 刚刚，Anthropic和OpenAI同时放出了语音模式大升级！ Claude这边，从只能跑Haiku升级到Opus 4.8和Sonnet 5全系列，不仅能在对话里调Gmail、日历、Slack，还扩增到11种语言，但没有中文。

7、意外！美国队集体发挥失常：门将惊天大失误，比利时奇招致胜

预测未来，是学会看世界；逆运动学，是学会看自己。

对于一家成立不过三年的AI公司来说，这个速度几乎是史无前例。

8、巴萨重磅补强！皇马右路噩梦来了，伯纳乌王牌这下彻底慌了

论文里用了一个词：epistemia（认知惰性） 可以理解为，人们会因为AI答案看起来流畅、完整、有条理，就接受它的表面可信度，而不是进一步验证。

谈“投资背景”：“银行不良率达30%，改革催生机会” 《中国企业家》：这场交易的起点是深发展主动“求救”，但对方态度反复。

但这三家的底层都建在英伟达单一生态之上，而无问芯穹面对的是一个远比海外碎片得多的国产芯片生态，也因此把多元异构和更完整的架构布局，做成了自己的护城河。

而难点全在“大基线（large-baseline）”三个字上—— 说白了就是：只给AI看正脸，让它画出侧脸，甚至后脑勺。