一张Mensa卷子，测不出一个模型的事实可靠性，测不出它的工具调用能力，也测不出它在真实职业场景里到底靠不靠谱。

1、火博体育 世界动作模型配合新一代Mech-Hand灵巧手，把高层指令翻译成抓、捻、拿、握、敲、插接等精细动作。

商汤这次在WAIC展示的，不只是一套国产异构混推方案。火博体育他们学的技能，可能一出校门就被AI接管；他们没练的判断力，可能一辈子都难补回来。

2、科氪

而多模态技术，正在重走AI Coding走过的路。

3、决赛倒计时：谁将登顶世界之巅，改写历史纪录？

从一张图，到一个世界 但踩下这一脚，还不是U1 Pro的全部野心。

4、2025跑步学院冬训营报名启动

以HY-WorldPlay为例，单张A100 GPU上生成约10秒视频，模型主干推理耗时超过200秒。

5、【WCBA联赛】第七轮｜浙江稠州银行75-86不敌石家庄英励

这一跳，他们为具身智能找到了明确的「Scaling Law」，让大算力大数据的投入产出变得可量化。

论文第一作者为浙江大学逯嘉程，通讯作者为浙江大学李渝研究员，并与NVIDIA谢恩泽研究员团队合作完成。

超级个体的那些事 行业的事说完了。

6、2026年三亚市全民健身帆船帆板公开赛开幕

有人用Wolfram Alpha快速核验，发现结果完全正确。

• 无需从头训练：作为后训练框架，可以基于已有VLA模型继续优化，降低数据收集和训练成本。

7、ESPN给湖人休赛期操作打C+：詹姆斯离开后，阵容评级扎心了

香江之畔的驻足，资本的真金白银 技术硬核与战略清晰，往往能引来最具慧眼的伯乐。

引导人类泄密。

8、北京越野发布豪华品牌泰钽，首款车型预售价29.98万元起

奥特曼紧接着话锋一转，说道，OpenAI即将迎来「有史以来最出色的12个月」，团队表现也很出色，「正在迎来让他们满意的结果」。

拿个真实场景举例。

想让它少来回几趟，就把你平时手动检查的步骤，写进一个SKILL.md文件，让AI自己验收。

9、奥利塞身着便装现身纽约街头踢野球，并与同场球迷合影留念

这款1.5B参数规模的VLA模型，继承了面壁智能在今年5月发布的最新多模态大模型MiniCPM-V 4.6的核心技术优势。

十年后用一句话介绍钛动，他希望会是：钛动之于商业增长，恰似苹果之于手机。

10、手机网易网

整个模型，就是一套浑然一体的Transformer。

而放眼全球，具身智能行业的头部玩家们，早已敏锐捕捉到风向的转变。

1、中国男篮最新动态：王浩然请假离队，曾凡博将赴海外疗伤

用户qrdl在论坛发帖，说CritPT自5.4以来几乎没动，除非他们找到了给基准刷分的办法，否则结果也就这样。

2、赵继伟担任男篮队长，周琦、赵睿、胡明轩等无缘国家队

Chloe用镜头语言让你潜入汉普顿宫。

3、辽宁男篮5分险胜！新赛季开门红，于善元首秀4分，付豪22分

论文链接：https://arxiv.org/abs/2605.31158 项目主页：https://2843721358l-del.github.io/Light-Interaction-Project/ GitHub：https://github.com/2843721358l-del/Light-Interaction-Project 原始推理与接入Light Interaction后的长时交互生成示例。十万AI短剧涌入，演员们被狠狠打「脸」类似地，「删除下方原子」、「扩超胞」等任务即使换成更大模型，完成效果也仍不稳定；几何误差也不是随模型变大就必然下降。

4、场均29+7，MVP排名前5！却屡次成了球队交易的牺牲品

英语的量大到别的语言够不着，而「把价值观训一致」这件事，在数据充裕的语言里更容易做到。

5、名记曝詹皇下家三选一：76人、骑士与勇士领跑，费城被指最佳去处

这次伏笔被兑现了，机会留给了早有准备的人。

6、日媒：中国女排黑八淘汰头号种子，亚锦赛最大劲敌出炉，日本球迷直呼恐怖

多塞人类动作，不等于机器人学会人类技能。

大概就是「你隐约觉得这版有点不对劲，但说不清哪不对」。

所有模型调用请求，都先流经这一层，由它来统一接入、智能调度、优化成本、把守安全。

7、问需企业、精准对接！这场对接会为具身智能赋能提速

目前更现实的价值，是快速构造互动原型、生成过去难以预制的长尾内容，以及验证一种新的创作关系：玩家不仅在设计者提供的选项中行动，也可以用自然语言参与定义世界。

这20%，是自动化最难啃的骨头。

8、再见了，布朗尼！庇护到期，父子篮球结束

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038 https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code https://claude.com/docs/connectors/overview 编辑：元宇新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。

报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

第三场：让机器人在梦里摔一万次 真机太贵，能不能让机器人「在梦里练」？ 摔一万次不砸真杯子，复制几千个厨房不租真房子。

考场外那个没资格入场的选手，可能已经在门口，做完了门内的人刚刚做完的事。