它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。
对p=3，v₃(12) = 1，v₃(18) = 2，gcd = 1，贡献3¹。
1、kaiyun官方 一句话总结：老办法是让模型在一大堆搜索结果里凑答案，HMS则先像人一样，把回忆这件事有规划、有验证、有条理地做完，再请模型下笔。
2025年之前，Jenny Wen在Figma的位置已经足够好—— 设计总监，手里握着FigJam、Slides、Buzz、Sites CMS，全是Figma最靠近未来的业务。kaiyun官方物理AI三道墙前，背后三场争论 不过，这次有个隐秘共识：下一阶段不再拼Demo花哨，而是拼谁能把「经验」规模化。
2、中国AI办公获著名商业杂志点赞：金山办公正引领新一代办公趋势
并行的TTC让长时间运行的推理变得具有现实可用性。
3、王菲三里屯买衣服被偶遇！56岁素颜白到发光，网友：天后就是天后
Kimi K3紧随其后拿下满分。
4、赛前
更何况，和竞争对比手，价格更贵，效果更差！ 此外 ，谷歌这次还发布了网络安全模型Gemini 3.5 Flash Cyber。
5、46岁蔡琳离异后独自带娃，家里没有奢华装修却有三台冰箱，太有爱！
这种能力，也让DA-Nav具备更强的跨场景和跨本体迁移价值。
所以，VLA可能还没死。
大会以「开发者，找找找」为题，赛事、Workshop、沉浸式体验三线并进，集聚100+科技大咖、200+创业科学家、500+头部科技企业。
6、这个来自伦敦的“轻奢平替”，把包包做得好顶
由于Transformer的注意力开销随token数量的平方走，token翻一倍，算力就是四倍。
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。
7、战报
今年的WAIC，含金量可谓空前。
Claude Code生成的Artifact，能直接连上真实的工具和数据环境，读到活的数据。
8、半年赚了150万！投行、基金大佬转行卖保险，金融圈悄悄变天了？
如今多模态被U1 Pro拽进第三段，人群一旦重构，两块基石随之动摇。
回访阶段相对L1距离整体低于探索阶段，为只在回访状态下启用去噪复用提供依据。
它适合零散的短任务，不进流程、不上日程。
9、城投珠江天河壹品：千亿双国企背书，提前一年交付的兑现实力有多强？
原因很简单：在所有已被验证的高价值场景里，编程跑得最快。
连续性账上，Smart推理加速引擎榨出吞吐，Smart QoS引擎保住交付秩序，关键业务不被低优先级请求挤占；还有0-Day模型永新让企业跟得上变化，让新模型第一时间进入生产。
10、4次冲击港股折戟！富友支付招股书失效，累计交易规模破16.34万亿
不过这里有一条边界：跨内容搜索只覆盖「上传进ChatGPT、或在Project和Work里生成」的内容。
谷歌：Gemini 3.5 Pro延期、4已预训练 在算力紧缺的时代，发布一个逻辑混乱的模型，是否也是渎职？ 有用户讽刺称，DeepMind 这种浪费算力的行为，还不如直接将资源转让给Moonshot等竞争对手。
1、*ST高科两实控高管涉挪用资金被立案！治理权限被锁，2026年上半年预亏最高963万
同等攻击能力，开源便宜一到两个数量级。
2、比赛日
AI落地的意义，具象化了 而比自证更有说服力的，是别人用出来的结果。
3、白鹿《开到荼蘼》，彭冠英常华森高海宁，超强阵容值得期待！
星火燎原，薪火相传。出身演艺外交世家，与初恋相守41年，晚年与爱犬相伴此刻，我们深陷一场异常激烈、多层交织的商业与地缘政治竞赛。
4、内衣裤、比基尼外穿？赵露思演唱会大胆穿着，真把观众当自己人了
智能体 正在改写「干活」这件事 这背后，是「干活」这件事本身变了。
5、国内能像伦敦马拉松那样，办两日赛吗
同一个动作在不同世界、不同经历、不同关系里，可能生长出完全不同的反馈。
6、赛前
英伟达自己都坐不住了——去年12月豪掷200亿美元，拿下推理芯片公司Groq的技术授权。
然而，负责人再次「已读不回」。
Andreessen说，这些朋友里有相当有名的人，现在见面「气色很差，黑眼圈很重，明显没在照顾自己」，但一个比一个兴奋。
7、破防了！装修时没考虑这8个地方，住半年家里就乱成“垃圾场”！
用他自己的话说，「在LLM出现之前，一个人在奥克兰狭小的公寓里，一年写出Bun」。
7月10号上海用电紧张的时候，国网发出需求响应，商汤临港数据中心两小时内释放了75%的容量，少用了4.6万度电。
8、要加钱！奇才这都不放人？？
论文第一作者为浙江大学逯嘉程，通讯作者为浙江大学李渝研究员，并与NVIDIA谢恩泽研究员团队合作完成。
终端包括手机、汽车、机器人等等。
合并之前，Bun现有的全部测试用例，在CI里100%通过。
OpenAI一度把五小时窗口的使用限制临时放开，来接住汹涌而来的调用量。
- 1 传统方案，靠的是规则匹配已知模式；而Qoder Security基于自研安全大模型，理解代码上下文与污点传播路径，对检出的问题自我验证可达性，只报告真实可达的风险。
- 2 Hugging Face的异常检测流水线本身就用LLM对安全遥测做分诊，正是这些信号的关联把入侵揪了出来。
- 3 在接到需求之后，U1 Pro会先想版式、打草图，然后还会回头审一遍对不对味，再一块块填细节，最后统一调色、精修。
- 4 此刻，我们深陷一场异常激烈、多层交织的商业与地缘政治竞赛。
- 5 把PDF发票扔给灵犀，它就能在你的授权下，一步步上传文件、填写单据，把重复琐碎的操作全自动化。
- 6 前向过程逐步将token替换为掩码符号，其在时刻t的闭式解为： 其中为token在时刻t保持未被掩码的累积概率。
- 7 闭源并不自动等于安全。
- 8 正是这些不起眼的地基活，才撑起了后面平稳的训练。
- 9 看起来只是这一点细微的差别，但足以让一台千锤百炼的机器人当场卡壳。
- 10 ③ 对主流通用DLM进行广泛实验，结果表明，BadDLM在多种设定下显著优于面向AR模型的后门基线（平均攻击成功率高出约25%），同时基本保持良性效用，并对已有防御具有鲁棒性。
- 11 这正是长程导航从「规划正确路线」走向「真实闭环执行」时面临的核心问题。
- 12 无问芯穹把这三件事，收进了一道乘法公式： AI生产力 = 智能资源规模 × Token 转化效率 × AI 生产力转化效率。
- 13 小哥展现出了惊人的产品经理天赋。
- 14 「不再写提示词了」——最近，这句话正在AI圈疯传。
- 15 它让机器人不只是识别画面中的物体，而是能够「想明白」物体、空间与任务之间的关系，并做出合理判断。
- 16 但长期来看，当机器人真正部署到多样化环境中，部署数据将成为终极数据源。
- 17 他们把各自的模型、数据和训练体系摆上桌面。
- 18 同时输出token减少54%，预估API成本降低36.2%。
- 19 泄露没有消失，只是换了通道。
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