录屏的另一面 科技媒体 MakeUseOf 今年 3 月报道了一个案例： 一位自由撰稿人在离职交接期间用 Claude Cowork 搭了一套内容生成工作流，品牌文档、风格指南和历史稿件打包喂进去，按 Skill 流程输出月度内容日历。

1、火博体育 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。

谷歌发布的测试结果，也显示Gemini 3.6 Flash在代码任务上被其他模型超越，仅在视觉和上下文基准测试中持续保持领先水平。火博体育采用NEO-unify架构后，商汤在今年4月率先发布了SenseNova U1一个轻量级的开源模型，并且在5-7月升级多个基于U1的infographic-V1、V2和V3版本。

2、7月10日众议院闯关！高市早苗强行摊牌，要给爱子留位置？

GPQA最开始只有39.4%，调整答案格式和评测设置后，直接飙到95.96% AIME因为答案都是数字，且题目已被大量公开，最终跑到了100% 最夸张的是HLE——他直接把测试答案拿去训练，最终得到99.44% 第二步，就是制造一家「真实存在」的实验室。

3、Snap-on Dale Earnhardt纪念工具车，限量4200台第2001台无底价拍卖

这才是最可怕的地方。

4、广西贵港动物园溺亡狮子事件反转！被骂到崩溃的动物园夫妇，终于等来了全网的善意

不需要让机器人训练具体任务，只要训练一次动作，即可复用于 VLA 执行、遥操作采集、零样本回放三类场景。

5、客场遭大连英博逆转，武汉三镇痛失好局！

Weil删帖。

它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。

而真正的Lily Jay——本名Lily Jay Hinson，31岁，来自澳洲。

6、转会窗：两支英超球队和尤文竞争穆哈雷莫维奇，热刺或再追穆阿尼

他到底在怕什么？ 他以为学校早该变了 时间倒回2022年11月，ChatGPT刚发布。

同时，团队还采取了算子融合的方法，将其在NVIDIA H20上的推理帧率进一步提升至36.77Hz。

7、穆里尼奥封神！皇马放弃 1.2 亿巨星太明智，世界杯决赛彻底崩盘

但一张交付级的图，得像设计师那样反复推敲、边看边改。

在被公认为「最难啃」的仓库级软件工程榜单SWE-Bench Pro上，它拿到65.2分，只落后于Opus 4.8（69.2 分），显著超越一系列国产模型。

8、罗斯又续命了，屎味巧克力！残阵海牛燃尽了，米兰手中牌打到极致

已发布的、进度元数据、没传完的碎片。

现在，这个抱怨终于「实锤」了。

old-bielefelder报告，GPT-5.6 Sol思考14分钟、复核9分多钟，把Pintz 2018年那个0.72的指数改进到0.7195。

9、U17女篮世界杯两轮战罢：日本稳居榜首，中国末轮挑战艰巨_网易订阅

论文标题也很直白：《大模型通过了图灵测试》。

一家全球最大的云计算公司，居然要向一家火箭公司租算力——光是这个画面，就足以说明AI军备竞赛已经疯狂到什么地步。

10、世界杯最大争议判罚：克罗地亚读秒进球被吹出局 球员喊话难以接受

参考资料： https://openai.com/index/safety-alignment-long-horizon-models/ 编辑：桃子新智元报道 7月17-18日，第四届世界科学智能大赛总决赛及颁奖典礼在上海举行。

每步都攥在手里，搞砸了也怪不到自己头上。

1、顶级骑师罗萨·瑞安因过早放松致马匹以鼻尖差距落败 遭禁赛28天

小哥展现出了惊人的产品经理天赋。

2、ESPN：法官伤势存变数 扬基或被迫交易右打外野手

房子有了，还得有家具；硬件有了，还需要软件。

3、比梅西更重要！阿根廷世界杯隐藏功臣！他真的太被低估了

托管沙盒 + 全栈agent控制 + 思考力度调速，在单agent的能力密度上做文章。世界杯身价涨跌榜：罗德里金球加身合同年爆发，巴萨射手替补绝杀成筹码结果设备买回来，从到货到吐出第一个Token要熬一两周，模型每迭代一次都像换血。

4、仅行驶3.7万英里，2002款保时捷911 Turbo手动挡待售

在分析层面，它提供了一套完备的概念框架来描述模型所处理信息的结构化形态——我们可以追问一个陈述中是否隐含了「实体与偶性」的归属、「因果性」的判断或「模态」的承诺，从而系统描述模型构建了何种知识结构，而非笼统地说「模型似乎理解了因果关系」。

5、刚签完协议就撕只是障眼法？美伊互相指责违反协议，战争又要来了

」 他们在WAIC上按下的，正是让这层地基自我优化与进化的那个开关。

6、ADP14.1不该首轮选，ADP19.7不该次轮抢：2026梦幻橄榄球两大高估陷阱

Frozen v2则只为Gemini一个模型而生。

模型层面：预训练参数不变，专用参数快学习 这是WAM-TTT在架构上惊艳的一笔。

效率提升只是表层。

7、印度七场不胜终结！队长伊耶率队七门轻取津巴布韦 15岁神童19球50分创纪录

从此，具身智能从成本极高的遥操式学习，进化为通过视频，一看就能学会。

从此，视觉AI从只会执行指令的「工具」，变成了看得懂物理世界的「世界理解模型」。

8、1976年林肯大陆Mark IV无保留拍卖：表显4.6万英里，实际已超12万英里

轮毂电机要塞进汽车轮毂——一个天生的「盘式」扁平空间。

今天的第三条，WAM-TTT补上了最后、也是最关键的一块拼图：发布后训练范式WAM-TTT，打通规模化应用闭环。

整个模型，就是一套浑然一体的Transformer。

人类迈入科学新时代 这段时间，AI科学圈十分热闹。