围绕loop，产品落地层目前已经形成了“双雄对峙”格局 一个就是大家天天都在用的Claude Code，它围绕loop做了三件套： /loop负责定时循环，/goal负责目标驱动（跑到验收条件满足为止），/schedule负责云端定时任务（合上电脑也能跑） 其中最精妙的设计是/goal，它背后藏着loop最关键的一条原则——自己不能判自己的卷子。

1、kaiyun官网 当机器人从单个产品，变成一个共享智能能力的生态，具身智能才真正具备了规模化发展的可能。

量子位：它石的human-centric数据已经达到百万小时，能否讲讲它石具身数据的Scaling曲线长什么样？ 丁文超：我们在具身领域对Scaling的定义是：通过合理的预训练与后训练范式，将完成新任务所需的数据量和采集成本降到最低。kaiyun官网当赛道变得拥挤，如何找到新的护城河成为现实难题。

2、57岁恶女出手整治浪姐，全网拍手叫好

在问及下一步计划时，Jacob Tsimerman宣布加入OpenAI，从事AI安全的工作： 接下来，我已经开始将我的职业生涯转向AI安全领域，利用数学来服务于安全及其他方面。

3、专栏

两种「脾气不一样」的任务，本来就不该塞给同一种硬件干。

4、他来了！齐达内确定执教法国队：签约至2030年 团队规模或超25人

换句话说，客户不再只购买一批芯片，而是在购买一套能够持续生产Token的系统 在所有迁移成本中，最隐蔽、也最难解决的，是软件 芯片参数可以通过一次发布会被市场看见，软件生态却需要长期积累。

5、止步2026世界杯32强仍不留遗憾！森保一赛后感言打动万千日本球迷

而在这之前的18日，Anthropic技术员工Alek Dimitriev在X上发帖称：下周颁发的菲尔兹奖，将是人类最后一次拿到这个奖。

单伟建：投资有各种不同类别，风险投资和成长性投资自然都看好高科技，股票市场投资也是如此。

明确战略之后，LongCat团队的每一年都有明确的主线： 2023年，快速构建千亿模型的Infra能力，从0到1跑通模型训练流程； 2024年，LongCat团队已经规模化地将国产卡用起来，跑出更先进、更高效的MoE模型架构； 2025年，进一步上推模型训练规模至数千亿； 2026年，继续上推模型训练规模参数至万亿水平，探索SOTA水平的Agent和Coding模型…… 今年6月底，LongCat-2.0发布并开源，成为业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理的万亿参数模型。

6、西前首相拉霍伊“开炮”：法国队内一个法国人都没有

根据合作协议，商汤大装置与国信数算将充分发挥双方在AI基础设施、国产算力平台及算力网络领域的技术优势，计划重点围绕四个方向推进合作： 打造全国一体化算力网试验验证平台：构建覆盖算力调度、跨域协同、生产验证、安全测试等能力的工程化验证体系，为全国一体化算力网建设提供关键技术验证和工程实践支撑。

他认为，两年后看，所有为模型架构能力做的工作，都做对了，但过于追求模型呈现出来的能力，并不好说；所有为数据链路做的准备，都做对了，但当下积累的数据最终是否会被用到、是否会被更新迭代，并不好说。

7、湘潭高新区：中部“智造谷”的“进阶密码”

现在企业里的AI，主要还在写材料、做PPT、写代码和当客服。

面向未来，随着超节点架构逐步成为AI算力的主流形态，互联技术将跃升为决定系统效能的关键引擎。

8、英超富勒姆队希望租借皇马4500万欧18岁小将，穆帅将最终决定

另外，我一直讲，中国的消费者不是一个芝士蛋糕，而是提拉米苏，层次分得非常多；另外，中国消费者的“购商”之高，也是全球数一数二的，他们能接触到全球不同的商品和零售形态，既要功能也要情绪，轻松实现各种商品的在线比较，零售商要满足他们的多变，考验很大。

她透露，截至5月31日，2026年“i茅台”新增注册用户数约1667万人，累计注册用户数9615万人，平均月活约956万人，成交订单约713万人次。

你怎么看这种妥协？ 丁文超：大模型同样可以推得很快。

9、非阿森纳不去！天才边锋死心塌地，枪手即将正式谈判

△图源：英伟达官方技术博客 ICML 2026上，包括LeCun团队在内的多篇论文也在往同一个方向使劲： 从海量无标注的野外视频（in-the-wild videos）里学习潜在动作世界模型。

RLinf v0.3 Release Notes：https://rlinf--1379.org.readthedocs.build/zh-cn/1379/rst_source/resources/release_v0.3.html 快速上手： https://docs.neogpu.com/posts/rlinf-ppo-vla.html https://cloud.baidu.com/doc/AIHC/s/fmrenj9u1 Github链接： https://github.com/RLinf/RLinf RLinf Tech Report：https://arxiv.org/abs/2509.15965 RLinf v0.3继续扩展模型生态，新增 6 款具身模型支持，涵盖世界模型、VLA 模型及系统级加速： 新版在真机 RL、仿真 RL 和人在环学习三个方向均有重要算法新增，表现出SOTA的真机任务成功率。

10、体育营销案例｜摩根大通成为全球奥林匹克合作伙伴

逐际动力非常聪明地将技术资产进行了战略划分： 开源了Humanoid FluxVLA Engine的训练与推理代码，让”大脑”可被开发者复用，以此换生态与开发者反哺。

这意味着Token大基建时代正在到来。

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“比我想象的要更年轻，但也很有冲劲，对AI的战略眼光极强。

2、向往米兰的巴西天才，失去替代舍瓦的机会，替代华金成笑话

而是先解决范式问题：先把通用能力做大、做通，再面向具体场景做小、做稳、做可部署。

3、“三心” 书写为民造福时代答卷

他还透露，作为基础设施组织的高级财务负责人，他亲眼看到Meta在财务预测中纳入了因裁员节省约100亿美元的计划。进化从没想让你健康长寿！人体代谢8大公理教你如何重置身体！其实调改都要先投入，商品结构最开始硬着头皮也要调到位，所以肯定会经历一个阵痛期，要稳住。

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如今，南美洲大区已经是阿里云全球增长最快的区域之一。

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“相当于把所有我们之前踩过的坑，变成企业出海的‘避坑指南’。

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因为，大模型是一门实验科学。

产线上的组件千变万化，机械臂如果换个工件就罢工，对工厂来说就是灾难。

有的调改门店开业时为了冲高销量，会拿猪肉、大米、牛奶这些商品搞促销——又回到原来的老路上，我还提醒过他们，但他们说还差业绩，也很为难。

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根据官方介绍，它是一套基于原始人类实拍视频、推理阶段完成适配训练的TTT轻量化框架，低成本且泛化能力强，首次系统性破解了跨场景、高效、规模化部署这道行业难题。

One More Thing 最后说回黎曼动力本身。

8、大众集团上半年税后利润同比下降超三成

我辈所做的，不过是飞翔在兰草上的翠鸟，而非吞吐碧海的鲸鱼。

Macaron-V1的做法简单粗暴：拆。

新公司是新的，但这盘棋不是 到这里，很多看似简单的事情，也变得耐人寻味起来。

程衍樑承认AI在某些场景里效率惊人，一些媒体用AI自动生成的解读类播客，好到他觉得足以取代一部分真人解读。