第一步，先想清楚要找什么，再动手找。

1、米兰体育 这次WAIC，大晓还带来了一系列重磅战略签约，把物理AI从底层基建到商业落地的链路，彻底走通。

一位Anthropic工程师在开会前发起一次排查，Claude Code扒完日志，直接甩出一份Artifact：时间线、可疑提交、错误率曲线，全在上面。米兰体育如今Bun的CLI月下载量，已强势突破1000万大关，甚至成为了CC底层的重度依赖。

2、2025年中国篮球名人堂入堂名单揭晓

一座工厂的厂房、机器、流水线、仓库和销售分别归五家公司管——别说极致优化，光开会就能把利润开没。

3、海港VS上海申花：新铁腰坐镇，梅伦多领衔，刘祝润+莱昂纳多冲锋

U1 Pro跨越的，就是这一步。

4、人果然还是在旅行时最漂亮

小象电动的规划很务实。

5、五一集结首钢园｜“首钢杯”开赛攻略，带你玩转首钢园！

这意味着，国产算力第一次不必等到单卡全面追平英伟达，就通过系统分工，提前进入了真实的商业市场。

资本的倒逼，让行业面临一个现实的分水岭：过去那个靠电机扭矩有多大、后空翻有多稳来证明「机器能动」的故事，已经讲到头了。

社区一眼看穿这层暗示。

6、前瞻

AI虽好，但终归是工具，合规留痕、组织卡控，依然少不了CI和人工审查。

从π0一路到π0.7，PI要让一个模型看懂同一堆数据里的不同意图和质量。

7、48支球队的世界杯，为什么还是没有中国队？

换句话说，六个仓库里能成功搭起来一个，就算不错了。

仅仅90分钟。

8、热议杜润旺加盟同曦：与广东报价合同差距不大 离队真因引外界猜想

「模型路由」要做的，就是让每个任务都匹配到「刚刚好」的模型—— 简单任务走性价比，复杂任务上高性能，在效果和成本之间找到最优解。

而这背后，是张益唐被偷走的七年。

所有的智能，最终都要从这样一层地基上长出来。

9、48支球队的世界杯，为什么还是没有中国队？

他在文中写道，人类「基本上找到了让沙子思考的办法」，我们正站在「奇点的山脚下」，AGI「大概只有几年之遥」。

以J-Space为代表的可解释性研究将神经科学范式引入了人工智能领域，其贡献在于使我们得以窥见模型「内部发生了什么」。

10、治膝盖，做公益，短训营，谈续约！又成了山东男篮最忙碌的人

百万奖金池，千万投资额。

先抛出一个古老的哲学追问：人类究竟如何理解世界？康德在《纯粹理性批判》中给出了经典回答：他认为人类心灵并非被动接收外界刺激，而是先天配备了十二种「纯粹知性概念」（「十二范畴」）作为认知的形式框架。

1、破案了！詹姆斯下家悬而未决：没球队愿意给承诺，恐要再等2周

很多人选择加入超维动力，正是因为从心底认同这条路。

2、复古肉搏，拯救NBA总决赛审美

3.6 Flash在几条关键测试上，都甩开了前代—— DeepSWE：编程测试 37% ➔ 49% MLE Bench：机器学习研究测试49.7% ➔ 63.9% OSWorld-Verified：让模型直接操作电脑测试78.4% ➔ 83% GDPVal-AA v2：知识型工作任务拿下了1421份，比上一代高出70多分 如下demo中，3.6 Flash大秀多智能体编排绝活，不仅轻松拿下复杂的代码迁移任务，更在响应速度、代码质量上对3.5 Flash完成了降维打击。

3、2年1.37亿！继米切尔后，又一个年薪7000万球员诞生了

大脑的巧妙在于让它们接力：海马先把新经历暂存，再在休息与睡眠里一遍遍「回放」给皮层，让皮层缓慢地把其中稳定的部分吸收进去。郑钦文本赛季首进八强称要做全面性球员，阿卡这次真的恋爱了？真实场景 才是灵巧手产业化的检验 灵巧手产业化的评价标准，正在由「能否完成一次动作」转向「能否持续完成完整任务」。

4、活塞107-97再胜骑士，2-0领先！这一战我看清3个现实：哈登尴尬了

对此，无问芯穹的做法是从网络、平台到框架一层层优化，把跨域通信的效率整整提高了三到四倍，实现通信开销100%全掩盖。

5、“魔笛”再舞一曲！

回过头看刚才的画面：货架取货的是人形机器人，高速抓取的是工业机械臂，线束装配的又是另一种形态。

6、CBA最新消息！中国男篮官宣两人离队，篮协介入赵柏清签约调查，广东旧将加盟江苏

两年翻了一千多倍，这早已不是一条曲线，而是一道拔地而起的高墙。

当模型掌握了对物理世界通用运行规律的映射理解，从开放式指令理解到规划，再到常见任务的70%-80%成功率，那一刻就是物理AI的临界点。

正如邵天兰所说——出海不仅仅是一项任务，更是一种能力。

7、【CBA俱乐部杯】小组赛｜全胜出线，浙江稠州金租94-85胜新疆伊力特！

他也只能自我安慰可能自己没有开启高性能模型「high thinking」。

② BEEAR防御，面向生成式后门的代表性方法。

8、中东嬗变·战场

编程场景具备秒级反馈、即时证伪的迭代特性，任务对错可快速判定； 而基础科研试错成本高、验证周期可达数月，失败类数据公开度低、有效反馈样本稀缺。

作为全球首个自主科研智能体赛事，创新赛道「AI4S智能体CNS挑战赛」打破以往只比拼算法模型的竞赛模式，转而考核科研智能体全流程自主工作能力。

为了验证校准机制是否能够改善这一问题，作者以论文长期引用量作为客观参考指标，对比人工原始评分与LLM锚点校准后的排序结果。

② 从理论上证明：DLM 的后门训练可以等价地通过构造诱导前向掩码分布（Induced Forward Masking Distribution）来实现，从而揭示出区别于AR（Auto-Regressive）语言模型的全新威胁面。