两种「脾气不一样」的任务，本来就不该塞给同一种硬件干。

1、火狐买球 种种原因下，具身TTT其实是很难实现的，这也是为什么WAM-TTT值得被关注。

就像在有鱼的地方钓鱼，漂在水面上的都是小虾米，真正的大鱼一定在水下很深的地方，我们现在就是在挖那些更水下的项目。火狐买球成本：近线性的训练开销， 且无需重跑完整预训练 这样一套方法，训练成本到底如何？实测数据给出了明确答案。

2、此地无银三百两！京媒强行洗白争议裁判，中超幕后疑云彻底引爆

未来的使用体验应该接近大语言模型的prompt输入，或者协作机器人的拖拽示教。

3、平安银行贵阳分行深入老年群体开展“平安守护·安心社区”活动

在茅台管理层和投资者看来，市场化改革给茅台带来了广阔的市场空间。

4、1胜出局全民追责无人接机！中韩足球天壤之别：溺爱难养争气国足

同期，腾讯宣布成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，并宣布姚顺雨出任“总裁办公室首席AI科学家”。

5、保罗乔治 一个没有进化完全的超级球星 阻碍他球星之路到底是什么

但DW0.5把动作当成结构性的强先验。

Jacob Tsimerman，这位领奖台上和王虹邓煜站在一起的人，一下台就向大家示范了： 数学家职业生涯的天花板时刻，能有多戏剧。

GPT-5.6你小汁，莫不是Fable 5派来的卧底？（手动狗头） 新官上任的OpenAI核心产品负责人Thibault Sottiaux（以下简称为Tibo）也火速回应道：确有其事！正在采取行动中。

6、自贡荣县电子商务公共服务产业园区获评2026年省级电子商务产业园区

他没有一上来就夸，而是把模型的两步改进分开打分。

好在这条路，讯飞已经用真机蹚过了。

7、彭博社：Meta带屏智能眼镜Hypernova将定价800美元

它把视觉画面、自然语言指令和机器人的控制决策放进同一个模型里统一处理。

△阶跃Step模型矩阵 × 阶跃Step Agentic-native OS 技术发布中，阶跃星辰还同步推出了基于模型矩阵与Step AOS打造的新一代个人智能体阶跃Amoo，并同场亮相了大模型原生智能体手机STEPX Neo，宣告构建起“模、软、硬”三位一体的技术闭环。

8、梅西全场碌碌无为还打小报告，外媒批评：惨淡不配传奇身份的结尾

对华为云来说，其核心优势在于软、硬、芯的协同： 其中软件层指模型路由、Agent运行环境等Infra工具，实现硬件与模型的最优配合。

具身机器人真正适合的，是两类任务： 第一类，是自动化设备之间的「缝隙」。

深发展后来更名为平安银行，实现持续稳健发展。

9、六项违规叠加治理漏洞！太和农商行被罚300万，四名责任人连带追责

未来的使用体验应该接近大语言模型的prompt输入，或者协作机器人的拖拽示教。

而越是重要的任务，越不能依赖模型“应该知道我是什么意思”。

10、5年1.1亿美元！感谢掘金：这个二轮秀的年薪翻了3倍

伯乐相马大获成功。

果然真金白银面前，绿点就绿点吧（纯调侃，那边是“绿涨红跌”~）。

1、伊朗记者手拿话筒肩抗枪进行报道 他说：伊朗人民和他一样拿起武器做好了守卫国家的准备_网易订阅

“零AI是营销，我承认。

2、勇士捡宝！一战封神！MVP+FMVP！又有机会了？

包括一段式端到端架构、WeRide GENESIS世界模型，以及面向不同算力平台的适配能力。

3、宇树GD01机甲全球首秀亮相成都，可载人、能变形、力量强劲，身高约3米，定价390万元起

过去几年撑起播客市场大盘的，是一批外资品牌方，尤其是美资的运动和美妆品牌，这两年它们在华销售下滑、集体减预算。265米！深圳最“仙”的超高层，进入地面施工！切完还得过两轮一致性校验，标得对不上的，推倒重来。

4、冲突还原：阿根廷全责！莫利纳戳心掌挑衅 帕雷德斯拳击扫腿锁喉

显而易见，PayPal IPO时，马斯克穿得像想被华尔街认可的人；特斯拉IPO时，当时的境况下，他穿得像要挑战华尔街的人；SpaceX IPO时，他已经懒得为华尔街换衣服了。

5、打造消费新场景 培育消费新业态——我国消费潜力将持续释放

现在看，这四辆车确实都跑出来了，未来这四个方向也不会变，进入其中的企业，会再次步入发展快车道。

6、供需失衡的窗口期里，商汤大装置把国产算力做成了正毛利生意

“完全不需要记住。

两者并不是简单的模型升级关系。

推理吞吐：并行计算，小batch下反而有优势 相比循环模型，Hidden Decoding的额外计算是并行的。

7、深夜，大涨！美股芯片股，集体反攻

逐际动力的判断是：不同技能需要的数据不一样，训练方式也不一样。

一个是机房货架里的互联架构，一个是揣在兜里的手机，中间隔着的东西不少。

8、喜报！我市中卫一中勇夺全国跳绳锦标赛高中组团体总分第一名！_网易订阅

实验设计，Claude开始自己来了…… 人类现在最后的比较优势，是研究品味和判断力。

为满足Scale-Up对低功耗、低延迟的要求，光引擎必须向计算核心持续收敛，由此形成清晰的演进路径：可插拔光模块 → NPO → CPO → OIO，最终目标是“光内生”——将光互联功能直接集成于计算芯片内部。

当记忆以标准化、中立的形态，在不同模型、Agent、设备间流转继承，它就脱离单一产品的私有功能，升级为AI时代的记忆协议 模型厂商可以做适配自家产品的浅层记忆，但不太可能搭建跨厂商的公共记忆层，毕竟谁都不愿意把自身智能的根基交到竞争对手手里。

采访中，周跃峰没有太多提及自家“盘古”大模型。