科研中的「灵光一闪」，那些需要从无到有构建全新数学模型、打破旧有范式的「构造性发现」，是碳基生物专属的自留地。

1、kaiyun官网 Skild AI 在长程、不间断、不遥操的真实家庭任务上，目前全球只有逐际动力和 Figure 做出了可信度高的完整演示——Figure 有厨房整理、房间整理、客厅整理等一系列家庭场景 Demo，逐际动力有这次的一镜到底的客厅整理。

7 月 21 日，Anthropic 在 Claude 桌面端 Cowork 的 + 菜单里加了一项「Record a Skill」：录屏，一边操作一边用语音讲解，录完后 Claude 自动把演示转化成一个可复用的 Skill。kaiyun官网为什么偏偏是2026？孙文剑给了四个理由： 大模型迭代周期已经缩到「每几个礼拜」，能力撞上临界点； 工具链和框架把开发门槛按了下去，开发者蜂拥入场； 资本认定智能体是继大模型之后的又一个核心赛道； 而最关键的商业闭环，在过去半年内跑通了。

2、施南生离世！曾和徐克推《倩女幽魂》改写影史，去年获终身成就奖

」 用过Claude Code、Codex 的人，大概都被这行字噎过。

3、最成功引援！林坚第五，老六第四，徐昕第三，金金第二，MVP第一

具身智能天然依赖视觉、语言等多模态信息的融合，而这面壁有浓厚的多模态技术积累。

4、福特宣布：苹果地图将嵌入通用电动车平台，首款3万美元皮卡2027年面世

「谷歌之神」Jeff Dean的沉默与妥协 在谷歌，Jeff Dean的名字就是神话。

5、被问了100遍链接的浴室好物，全是高性价比的实用款~

怎么测的 图2 SafeClawArena的评测流程。

商汤这次在WAIC舞台上真正想讲的故事，便藏在这张图里。

两套体系给出了一致的结论： GLM-5.2（2026 年 6 月发布）在窄任务上的表现与 Opus 4.6（2 月发布）相当，差距 4 个月； 在 Cyber Range 上追平 Opus 4.5（去年 11 月发布），差距 7 个月。

6、加密货币政策收紧，投资人有哪些应对方法

迟到的不是这个搜索框，而是整个行业的一次重新认知： 你和AI一起攒下的那批数据，才最值钱。

本次同步开源的 Humanoid FluxVLA Engine，包含从训练到推理的完整代码，并首次支持端侧（本机）推理； 开发者可以通过统一的配置管理，以即插即用的方式训练与评测 π0、π0.5、GR00T、OpenVLA、LlavaVLA、DreamZero 等多种主流 VLA 策略。

7、朱芳雨赌对了！广东队有望签下胡金秋，这可是杜锋的争冠底牌！

省钱方面，有一套二八打法：只把Fable 5用在那20%真正吃它长处的活上。

第三，布局软硬件全链路。

8、看“勾子”在北马的埋伏营销，真是无所不在

GPT-5.5在该项专业科研任务中表现垫底，仅拿下78分。

在另一个任务里，GPT-6发现别的系统有一些成功但未公开的答案，就动了心思—— 想从评测后台，把这些答案「捞」出来。

最有画面感的，是Claire Vo的桥段。

9、两位主力闹离队！CBA青年军彻底推倒重建，本可以兑现天赋

当然，这不是「国内第一次谈代码安全」，也不是「国内首个AI安全大模型」。

而小象电动的轴向磁通电机，不仅体积小巧、重量极轻，而且能够提供无与伦比的瞬态扭矩响应和极低的转矩脉动。

10、21评论｜“广货行天下”：以体系化和数字化“打法”出实效

两条截然不同的路径攻克了同一个问题的(a)部分。

也就是说，Jenny的这一步，实质上是直接跨入了马斯克的麾下。

1、美国大满贯：单打16强各定4席！国乒未出战，申裕斌张本美和晋级

解出一道题，只是多了个工具。

2、迈向全自动实验室，北大两篇顶会论文让大模型从推理走向物理执行

无论你是科研人员、在校生、在职人员，还是已经启动项目的创业者，只要具备一定技术或项目基础，希望推动科研成果、算法方案或比赛项目走向产品验证和公司化，都可以提交申请。

3、这5个“看着干净”的家居习惯，实际最脏，你可能天天都在做！

在硬件层，这份开放被贯彻到了近乎「不设防」的程度。百度站在十字路口参考资料： https://alignment.anthropic.com/2026/agentic-misalignment-summer-2026/ https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment?utm_source=chatgpt.com https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on-me/ 编辑：元宇新智元报道 WAIC「看见未来」，GDPS「做出未来」丨「劳动最光荣」国际具身智能技能大赛全球征集启动。

4、曼联启动小贝模式保护拉门斯！盼其学三名宿，世界杯罪人逆袭夺冠

导致科研工作仅有单次试错成本消耗，无长期迭代收益，即便 AI 通用能力持续升级，原创科学研究成果依旧进展缓慢。

5、截至第17轮官方 射手榜+助攻榜都有申花球员 拉唐还是射手榜首位

当然，技术要变成生产力，光有模型和机器人还不够。

6、山东女子学院与韩国建国大学首尔校区韩国留学本科定向培养班招生简章

别人拼弹药，它拼枪法。

M = 6。

姚卯青甩出一个数字：物理AI的数据量只有大模型的两万分之一。

7、肖战大学时期一张“路过却被拉去合影”的毕业照引关注

佟博士更早提出： 企业知识必须本体化； 专家经验必须技能化； 智能体执行必须结果化； 学习过程必须由ΔR驱动； 企业认知资产必须能够持续进化； 大模型只能是认知系统的组件，而不是企业大脑的所有者； 企业必须拥有对认知形成、认知执行和认知进化的完整控制权。

这是对AI怀疑论的重重一击：事实之下，谁还认为AI无法或者不会做出科学发现？ 谁能想象5年后AI会发展到何种地步？ 物理教授卡了半年 Claude一夜解开「弦论」难题 半年了，研究毫无进展。

8、吵翻

数据规模回答「见过多少」，经验密度回答「学到多少」。

闭环迭代不断强化低频复杂场景，显著提升模型在动态环境中的追踪与泛化能力。

7月15日发布的WAM-TTT，正是银河星脑（AstraBrain）体系下，专门面向规模化部署推出的后训练技术，也是团队对世界-动作模型（WAM）的一次颠覆性创造。

第一场：有人所有数据全都要，有人偏要少 真机遥操作数据最对口，可太贵：一个人盯一台机器，采集还不如自己上手，想堆出互联网规模，账单比机器人先觉醒。