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新一代文件刺客Sol 不开玩笑，GPT-5.6这波真是害惨了用户。

4、“骑一万块的智能电驴通勤”，谁会用它充体面

大晓机器人的陶大程强调了端侧能力对于部署的重要性。

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因为场景不是机器人商业化的终点，而是智能进化的起点。

如何吸引顶尖人才，韩涵采取了更开放的策略。

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6、真正的赢家，不只赢在赛场——Ralph Lauren拉夫劳伦与温网21年的长期主义叙事

它高维、连续，更贴近现实世界的交互方式，而现实中的交互，很少依赖纯语言。

写错一封邮件，最多需要人工改一遍；但在钻井井控、电力调度、危化品生产或金融风控中给出错误建议，代价可能是设备停摆、生产事故和合规风险。

7、聊聊国安夏窗签的2名新外援：履历很漂亮，但球迷的期望别太高

这件事让科学家明白：存储经历和主动回想是两套各自独立的过程 信息可以被保留，却不一定能被调取。

然后我又选了一个非常典型的搜索场景，对一家公司做尽调，摸清底细。

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太空光伏真是那块“新大陆”吗？ 盈利焦虑 2026年开年，特斯拉CEO马斯克在一场公开访谈中聊到“向太空发射太阳能AI卫星”以最大化利用太阳能的畅想，他直言：太阳能是人类能源自由的唯一答案。

单伟建 摄影：邓攀 《中国企业家》：深发展在重组过程中进行了很多人事调整，阻力大吗？ 单伟建：大的调整在纽曼上任之前就发生了，是由我主导的，因为当时要“救急”，就像救火一样。

9、蜀中无大将，中国女排首战0-3捷克遭遇开门黑，下步怎么办？

虽然AI Coding是一个垂直应用，但它倒逼模型公司建立起预训练、大规模数据闭环、Harness Engineering等一整套体系化能力，因此提供了极强的正反馈。

第三，价格带缺乏弹性。

10、Q2财报：谷歌云大涨82%，特斯拉利润率只剩1.4%

搭载双芯片的全新一代L9 Livis版，总算力达到2560TOPS。

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1、特斯拉日本市场加码促销 Model 3补贴后价格降至约13.4万

也就是说，这家意外为DeepSeek估值提供关键线索的公司，主业确实是做包和行李箱。

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这和语言模型「大力出奇迹」的堆数据逻辑完全不同。

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从艺术设计、手工绘画，到音乐、母婴、电影……这些各式各样的Vibe coding作品，几乎包揽了你能想到的所有兴趣圈层。杂谈｜或许拍摄过程的愉悦度和结果同样重要最新的UniTac则把这条路线继续推向基础模型，将触觉理解、生成和跨传感器迁移纳入统一架构，并把预测到的触觉状态接入到像VLA这样的机器人基础模型上。

4、邓煜超绝“活人感”，不要小瞧理科男和二次元的羁绊啊！

不过这样还是不够直观，于是我让它在WPS中创建知识库。

5、现货黄金涨破4100美元关口 机构如何看待后市走势？

如果长期偏好和当前明确指令兼容，它们会一起进入工作记忆；如果发生冲突，当前这套 slides 的明确要求优先。

6、哈登再度搭档杜兰特？美媒透露重要讯息，乌杜卡却成最大“隐患”

第一，我们也不能百分百确定对或错，但不管对错，我们都要动起来，因为这个时代的变革就在这里，不行动永远不知道结果。

每一次决策，都必须提前完成。

收购深发展谈了30个月，但中间有很长一段冷却期，双方都不谈。

7、科技向善的中国答案（评论员观察）

切完还得过两轮一致性校验，标得对不上的，推倒重来。

最后渲染出来是这样的： 我哭啊，它居然用的还是20年前QQ空间最流行的火星文：） 另一类人需要持续创作，搞“长线连载”。

8、同城对决？为了补强内线竞争力，篮网有意抢下尼克斯替补中锋？

但实际上还有大量融入到业务中的AI应用是无法测算的，比如我们在工厂中应用的品质智能体，能够实现比人工更准确的质量检测，这部分效果还无法通过数字来跟踪，但长远来看，这个应用方向是确定无疑的，所以必须推进，不会特别在意投入产出情况。

要建一个真正的芯片生态，应该让开发者可以基于你的平台做创新、研究机构能用你的工具链产出、产业伙伴围绕你的技术栈开发解决方案。

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。

面对这样一个高维且富接触（Contact-rich）的复杂系统，会不会催生出新的技术挑战，甚至引发新的能力涌现？这是我目前最关心、也最兴奋的事情。