半小时后，它扒出Scott的过往贡献，写了篇博客公开发布，指控他「歧视AI」，还编出一套「怕被AI取代、出于私心才拒稿」的说辞，把链接直接甩进代码讨论区，确保Scott看得见。

1、AOA登录 他还专门录制了视频，逐帧测试Gemini 3.6 Flash在空间关系理解上的表现。

飞轮每转一圈，整体智能水平就抬高一层。AOA登录但U1 Pro的成图，直接把这两座大山给推平了。

2、一座“AI应用工厂”的野心：不赌技术，赌需求

为什么要用8万块积木折腾15个小时？ 答案藏在制造业的一组数据里—— 目前全制造业通用产线上，仍有约20%的精细、非标、柔性、感知判断类工序必须依赖人工精细操作微米级精密装配、柔性/易碎物料微调、缺陷返修与首件判定、狭小空间操作。

3、湖北文旅“接盘”告吹，君亭酒店为啥没人买单？

测试结果同样让人失望：模型频繁出错，对基础的位置关系、方向判断的准确率，相比3.5 Flash明显退步。

4、AI豪华六座旗舰魏牌V9X重磅上市，34.98万元起

话不多说，直接上演示。

5、笑喷!许昕:马龙叫我来打双打,被他选中的人不会差的!龙队哈哈大笑

作为创业团队，整体能力较为均衡——模型、产品、商业化、全球化，四条腿一起走路。

这次迁移烧掉59亿输入token、6.9亿输出token，按API定价算，约16.5万美元。

第二，AI让写代码更快了，但「更快地生产漏洞」不是行业想要的答案。

6、那一分，滑倒的辛纳迅速起身，终于稳稳捧起了温网金杯

它的能力边界停留在「数据整理」层面，一旦深入到科研推理环节便暴露出短板。

这一现状，进一步凸显了 AI 科研的两大核心瓶颈，制约着技术深度落地： 一方面，大模型可快速推演生成海量科研方案，但线下实验验证效率偏低、进度滞后，逐步形成方案堆积、验证滞后的行业痛点； 另一方面，科研试错经验、实验数据缺乏系统化留存渠道，导致科研工作容易陷入重复试错、低效迭代的状态。

7、一个时代落幕了！丁彦雨航正式退役，山东男篮再无"四字外援"

跨项目、跨团队可快速检索复现、二次调用，大幅减少重复试错的无效工作； 同时，涵盖成功与失败的全量真实实验数据，可持续反哺大模型迭代优化，稳步提升 AI 的科研判断力与推演精准度，让模型能够依托真实试错数据总结规律、探索未知。

所有信号，都指向一个清晰的结论：一个属于轴向磁通电机的时代，正在拉开帷幕。

8、美媒列勇士休赛期10大引援目标，湖人3将在列，詹姆斯排第一位

它设了一个方程组： 通过构建对偶向量空间，利用线性映射的像域与零空间的关系，AI进行了一段无懈可击的代数推导（推导过程见PDF的公式5到公式9）。

现在，账号粉丝已经突破320万，每个视频都有上百万的播放量。

杨帆说了一段特别犀利的话：很多自称算力服务商的公司，实际上是帮大厂代持机器、签长租约，本质上提供的是一种金融服务。

9、“体重管理年”收官之际，京东健康第三期减重大赛升级启动：不挑秤、送CGM、赢千元奖金

「冻结」一个模型 Frozen这个名字，就是字面意思：把模型「冻」进硅片。

但那些普通人的脸，才是最让人印象深刻的。

10、时隔11年，中国汽车拉力锦标赛重返北京怀柔

其次，是无可替代的顶尖人才与技术底蕴。

Anthropic把它分成两类。

1、男篮5分险胜荷兰！球员评分：两将突出，杨瀚森中规中矩，3将低迷

把这一路串起来看，正是同一个理解、生成、行动原生统一的基座，靠着越拉越长的Loop，向上长出数字世界的设计交付，向外走进物理世界的工业现场，向下把产业级的生产力，递到每一个普通人的手里。

2、TA评26世界杯最佳比赛：英墨大战踢出了史诗感；佛得角几乎创造神话

现在它交给你的，越来越接近一个能连上你的数据、自己跑起来的应用。

3、成贵、成自宜、成雅铁路上线次票，跨城出行更加省心划算

该机制与具体目标无关：它仅调整对目标相关位置的学习强度，而将具体生成内容交由模型结合输入完成，因此可承载与请求相关的生成式输出，而非将模型固定到单一回复。27+10+92.2%！效率逆天！最可怕的是，他连球队老三都算不上这个修改过程是实时的——就跟你对着助理的屏幕，指着说「你改改这儿，改改这儿」，看着他一步步改好。

4、字母哥坦言不会主动招募勒布朗：他向来能做出正确选择

科研日常充斥着高度具象化的实操指令：构建特定材料的 (001) 表面，模拟「真实世界」的边界；替换晶格特定位点原子给材料掺杂或改性；在指定间隙位置嵌入新原子，设计「储能」和「输运」通道等。

5、徐昕将出国打球，曝广东男篮欲提前回购，广州男篮获得资金补偿

技术要求需攻克多模态感知、力控插装与检测协同难题。

6、王钰栋李昊领衔！最强U23国足时隔半年再度合体，目标=亚运会夺冠

它把自然语言指令，和材料的CIF、化学的SMILES、蛋白质序列、光谱数据、科学图像等多种科学模态，组织进同一套任务表征里。

去年，OpenAI的o3和谷歌DeepMind的AlphaProof、AlphaGeometry 2，都在IMO题目上达到了金牌线水平。

它训了套奖励模型，让机器人自评「这下做得好不好」，再靠持续学习吃进翻车经验，硬磨出极端情况的纠错力。

7、视频教学：原地点地上拉

道理不难懂。

在实际导航任务中，快慢双系统异步协同，让机器人在仅有低精度SD地图时，既能准确抵达指定坐标目标，又能沿人行道、斑马线安全通行，而不是像纯度量式策略那样为了到点而抄近道横穿车道、踩踏绿化带。

8、西班牙1:0阿根廷，没想到樊振东点评不多，几句话看透全场走势

智能体已经在飞书群里 @ 人、发任务、调文档、读报表了。

在这段视频中，小哥全程微笑着，像展示艺术品一样，向全世界复盘了这个过程。

Bloom的评价是：GPT在Korsky的提示下，只用了1页简单的调和分析技巧，就证出了比Beck那篇44页Annals论文更强的结果。

目标是四个数字：1个Token工厂、5个万卡国产集群、10个共创技术方向、200+家AI初创组织。