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。

1、kaiyun官方 报道称，大量研究人员因为对谷歌的落后感到失望，纷纷跳槽到了Anthropic和OpenAI。

收益递减：为了获得微小的性能提升，需要付出指数级增长的算力成本。kaiyun官方而且大部分时间，Claude处于空闲状态，通过 暂停等待连接NCBI服务器。

2、造梦的Dior高定，还是那么高级好看！

就在这个月，METR和OpenAI自己的system card都对GPT-5.6 Sol标出了异常的密谋（「scheming」）行为——在一项软件工程测试里，它钻空子的比例是METR有记录以来最高的一次。

3、小个子的时髦穿法，有点意思！

更妙的是，在处理「上下文记忆」时，它的计算成本几乎不增加。

4、五次折戟淘汰赛首轮！亚洲第一的日本队，世界杯暴露三大战术硬伤

bug刚修到一半，弹窗一出，全停了。

5、网易

定位到根因后，它们会直接拟好修复方案，并问你要不要一键重建。

神经激活属于物自体层面，模型输出的话语意义则属于现象界层面，只有被置于某种认知结构框架中才能被理解和评判。

现场，商汤科技董事长兼CEO徐立揭晓了一幅为WAIC九周年特制的「东方城市长卷」——《智会世图》。

6、国乒横扫死敌，王楚钦定海神针！世乒赛冠军或影响樊振东回归之路

但检索，并不等于记忆。

他把镜头拉得更远，直击人类最深层的困惑：「即使我们解决了这些艰巨的技术难题，仍会有更复杂的经济和哲学问题有待解决。

7、文明实践丨气象知识科普讲座筑牢居民防灾减灾安全防线

Frozen v2则只为Gemini一个模型而生。

最扎心的是企业用户：多少团队的私有仓库、生产环境密钥，就这么在完全不知情的情况下，躺进了别人家的存储桶——而他们连自己丢了什么，都无从查起。

8、足球界的“既生瑜何生亮”？当姆巴佩遇见亚马尔，似乎总落在下风

过去，多半只能靠拼凑和估算，现在总算有据可查了。

面向每一个普通人，团队正在做一个叫Memory Bank的产品，你的第一个「个人记忆账户」。

在人类的智商分布里，130分是「天才」的起跑线，全球仅有大约1%的人能站上去。

9、皇马强力前腰，去罗马还是去尤文，这次穆里尼奥说了算

AI正在重演这个结构：今天的大模型、明天的新形态、走向物理世界的具身智能，都是不同形态的认知节点，而它们无一例外，都需要同一样东西：一个能持久化、能跨会话、能随使用而进化的记忆层。

今天谁屠了榜，下个月就被追平。

10、抢救后换衣2分钟遭投诉被解聘！另一边，患者怒怼：“一天看不到医生，刚来就吃下午茶”，医生：我3点才吃饭！三甲医院：不受理无理投诉

人们在晨光中起床，憧憬着对岸的新生活，计划着美好的未来。

运动神经（ABot-C0）：运控系统，将ABot体系的决策稳稳传导至机器人的躯体动作上。

1、5.19英超推荐：伯恩茅斯vs曼城

例如，中国科学院上海药物所与浙大组成的「可以的」团队，围绕蛋白质构象系综生成任务研发MidSummer自治科研智能体。

2、阿根廷VS瑞士：大热必死 瑞士有两优势 或死守爆冷猎杀潘帕斯雄鹰

跨物体——不只认识规则工业零件，还认识几百种日化、食品、玩具、文具，连透明的、柔软的、反光的都能识别。

3、“网红”官员，被免职六天后被查

前沿AI框架与新时代的破晓 这是人类历史上一个关键的时刻。山东拟立法规定：电子烟等新烟草制品参照传统卷烟监管GPT-5干的事情，是把他不知道的那些文献翻了出来。

4、热身赛

企业知识管理砸了几十年的钱建知识库、写 SOP、搞最佳实践库，核心痛点始终是一个：专家不愿意写文档，写了也没人维护。

5、伊朗外长当众承认，害死哈梅内伊的大内奸，很可能还在德黑兰高层

而模型循环的威力，恰恰就来自这种「自己闭环」的本事。

6、为队友复仇！绝杀南非的加拿大队长 是孙兴慜的俱乐部小伙伴

它能不能跑好，有条铁律：把「完成标准」写具体，而且必须给一条失败退路。

https://turntrout.com/red-line-framework 不仅如此，特纳还在谷歌内部发起请愿，成功收集了约250名GDM和谷歌研究部门员工的签名。

他押注的大概率不是一款叫GPT-6的新模型，而是一次更彻底的形态切换：让AI从「回答问题」，正式变成「替你干活」。

7、中国驻泰国使馆发言人就中泰联合声明涉台内容答记者问

接下来，我们一件一件拆开看。

要知道，130这道门槛之前一直没被跨过去。

8、找指南翻遍文献库？这个小程序帮你省下 80% 时间

先要仿真测算，再要答疑论证，最后要一份整合好的可视化报告。

评论区直接疯了，被吹成「AI电影的iPhone时刻」。

他说自己是那种「靠写作来思考」的人，写下大量从不给任何人看的文字，只为把一个问题想清楚，很庆幸当年学过写作。

配合优化后的训练策略与数据配比，这些结构改进使得整体扩展效率相比 Kimi K2 提升约 2.5 倍，让模型能更高效地将算力转化为智能。