在RTX 5090上运行π0、π0.5和GR00T时，PhyAI相较模型官方仓库分别实现约2.85倍、1.82倍和2.28倍加速。

1、火狐买球 小红书大模型dots-note-3.0的解法，抓住了问题最本质的结构，设计出了恰到好处的归纳对象与归纳命题。

6月12日，SpaceX以代码SPCX登陆纳斯，发行价135美元，上市首日大涨约19%、收盘160.95美元。火狐买球新视角合成（Novel View Synthesis），本质上是让AI“脑补”没拍到的角度。

2、新华解码丨明年起试点 挥发性有机物将全部纳入环保税征税范围

永辉门店调改之初曾有过大致测算，一家门店的关店成本是500万元，调改成本是600万元。

3、东道主一“非常规举措”引发全球哗然：世界杯别再在美国举办了

韩信胯下之辱、张良拾履，都是无故加之。

4、交通运输部：实施多式联运攻坚行动，培育具有国际竞争力的交通物流领军企业_网易订阅

Gartner同样将2026年定义为转折之年：全球AI总支出预计达2.59万亿美元，同比增长47%，但超45%的支出仍由基础设施拉动，这说明企业端AI还存在巨大的发展潜力。

5、香饽饽，凯尔特人与热火、快船一同成布拉德利·比尔的潜在下家

在专门考察上下文记忆的RMBench中，π0.5的成绩约为10分，接近随机水平，MiniCPM-RobotManip则达到约53分。

PPIO 联合创始人兼 CEO 姚欣提出了一个 Agent 时代的核心公式——Agent 生产力 = Token 智能密度 × Agent Loop 时长。

但有一个相对粗暴却直观的划分方式，可供参考—— 强者不追求人形，越“人模人样”越没核心技术。

6、在孝感这所学校，人人有赛道、个个都出彩

美团早在2023年布局大模型，组建LongCat大模型团队，并在此后的三年，不断提升模型能力。

所以我们一出问题就跑去找IMF和总统府告状。

7、特斯拉利薄如纸，马斯克一把梭哈

在几位光伏业大佬的参会发言中，不再纠结于周期何时结束，而是深度反思了光伏行业究竟该走向何处。

现在一步到位。

8、中国证券监督管理委员会原党委委员、副主席方星海接受中央纪委国家监委纪律审查和监察调查_网易订阅

10亿、100亿的估值，放在今天看，根本不贵，因为现在二级市场可能给得更高。

然后我又仔细看完了两份调查，有一个最明显的发现是，海外搜索引擎还是对国内事件了解不够。

这里需要澄清一个常见误解：世界模型和仿真之间，并不存在泾渭分明的边界。

9、第一接班人！德约生涯交手10次以上的对手，只有对辛纳是劣势

这类任务的难点在于：物料的初始状态、插入对象的位置和姿态无法被严格标定，必须依赖闭环感知与实时策略调整。

Stripe 要做 AI 经济的 收银台和调度中心 Stripe 是全球最大的互联网支付处理商，帮数百万企业完成线上收款。

10、夏季中风易与中暑混淆，牢记“120”口诀快速识别

这才是灵犀从WPS中独立出来，最值得关注的意义。

AI进了企业，却没进决策室 AI在企业里的渗透速度很快，真正转化成利润的速度却没跟上。

1、阿根廷3：2上演大逆转 名嘴董路做精彩点评 深入浅出句句说到点上

传统应用商店的流量，绝大部分被头部成熟产品吃掉，新工具扔进去基本石沉大海；自己搭独立网站，又缺一个能持续把人带进来的稳定入口。

2、从技术验证到密集发射，中国商业航天迈入规模化商用新周期

当服务能力可以被统一发现、调度和验证，Agent就彻底摆脱了模拟点击的限制，真正拥有了系统级的行动能力。

3、莫雷托丨阿莫林推迟批准埃斯图皮尼安转会维拉

两个月内，四个几十年级别的猜想。裙子专场国家开始重视国产替代，（投科技）可以说是水到渠成，与国家政策、时代机遇同频共振。

4、专家：新冠感染没有明显季节性｜早安广东

” 林凡说。

5、霍尔木兹海峡附近一商船遭袭 船上有30名船员

摄影：梁宵 摄影：梁宵 “为什么世纪隆学得好，因为很多超市都是一个人去学，人家是两口子一起学。

6、2.5秒消融、体内放疗！进博百天倒计时，企业亮出微创医疗硬核黑科技

第一级是关联，回答“什么和什么同时出现”。

多数国产AI芯片目前还停留在“跑通大模型推理”的阶段，能同时支撑AI和AI4S双线任务的平台并不多见。

最终，所有输出还需要经过「双回路校验」，即在生成式AI输出动作前，设置「模型推理+规则校验」并行机制。

7、《八仙！》导演牟正洋在人民日报撰文

点云是一堆孤立的点：既不知道谁跟谁相连，也不知道哪面朝外。

透明材质光学属性复杂，历来算机器人视觉的硬骨头。

8、零跑首款MPV即将上市！预售不足26万，纯电/增程双动力+1000V架构

就在刚刚，美国费城，ICM（国际数学家大会）现场，四年一度菲尔兹奖名单公布，中国双子星双双在列，创造中国数学领域新历史。

双方真正想探索的是一套工业具身智能标准产品。

换句话说，过去几年我们讨论Token，重点往往是大模型一次回答消耗了多少、能生成多少内容。

英矽智能的路径比较清晰，它一开始就定位自己做产品，现在也有产品在临床阶段，临床数据也很好。