在此基础上，后训练可以从连续过程中切出多个动作片段，而不用担心环境在下一秒崩掉。

1、kaiyun官网 △Self-Harness自改进闭环，包括弱点挖掘、修改提案和回归验证 论文在Terminal-Bench-2.0上做了系统评测。

对了，目前LibTV Agent也已上线官网，感兴趣的朋友不妨直接上手试试看～ 官网链接： https://www.liblib.tv/本期Product Hunt周榜Top 1出自中国团队，AnySearch 一款AI搜索产品。kaiyun官网同样是学术汇报，有人喜欢每页只放一个核心结论，有人会保留公式和实验细节；同样是商业路演，有人偏好高密度表格，有人更依赖趋势图和对比图。

2、众筹近400万美金，这家明星AI体育硬件公司做了款多合一教练机器人 ｜产品观察

因此，MemSlides 把个性化幻灯片生成建模成一个有状态的 authoring process：系统先根据源材料、用户画像记忆和可选模板生成 round-0 初稿；之后每一轮反馈都会更新当前 session state，再围绕当前 deck 做局部编辑。

3、追寻共同记忆 中美青年在柳州续写飞虎队友谊

但开业那天的人气是所有门店里最旺的，那个综合体有5个门，每个都挤得水泄不通，当天POS机统计有17000多单。

4、福原爱：咋地啦？我说的就是贼标准的普通话啊

这也是Agentic AI芯片比普通推理芯片多出来的一道题：芯片性能决定模型能不能运行，软件栈决定开发者能不能把它用起来，Agent生态则决定设备最终能够完成什么任务。

5、难以置信！杜克大学的传奇，在NBA赚2000万薪水，才37岁就已破产

它以智能调度与混合模型推理为中枢，叠加自研推理引擎与全球算力调度能力，将每一次模型调用转化为可度量、可优化、可回溯的智能 Token。

一组数据足以说明它的火爆：今年2月至今，每月都有4-5万个Vibe Coding作品在这里诞生。

它解决了真实场景采集成本高、极端工况样本稀缺的痛点。

6、哈梅内伊遗体下葬前夕，特朗普突然放话“再打伊朗”

很多人第一反应可能是：无非就是把车开到国外测试。

四个独立LoRA，分管聊天、Agent、编程、GenUI，各自训练、各自评测、各自回滚。

7、文班亚马荣登2K27封面人物！主动降薪5100万美金！NBA新门面诞生

2、AI持续加速，但人类仍然把着方向盘。

第三，对于一个真正的“项目”来说，深度的人机协作与code review非常重要。

8、有黑马，中国乒协公示亚运会参赛名单，小将担纲多名老将落选

在他看来，茅台的商业模式依然是最好的，品牌认可度极高，供不应求的市场需求长期存在，毛利率90%，净利率50%，没有存货问题，现金储备及现金流健康。

这种系统性的工程能力，更是一般的机器人无法企及的。

如今，头部公司都在为同一批年轻人下重注。

9、追忆老红军王全英：坚韧、质朴、奉献，这些精神仍在延续

摄像头采集画面后，编码器分析连续画面中哪些像素发生变化、哪些内容可以压缩，再把处理后的视频数据通过网络传到接收端。

更让人意外的是，这样的训练速度和完成效果，竟然来自一家成立仅4个月的公司！（你敢信？） 尽管日冕可能是今年WAIC展会上最年轻的企业，但却不是一支刚刚从实验室走出来的团队。

10、习近平总书记关切事丨沃野耕耘护粮安

它可以说得很像真的。

场景方不仅提供了梯度优化的方向，更能帮助打造数据闭环。

1、突发，字母哥关注，可惜了！2届全明星后卫啊……

马斯克在推“太空光伏+太空算力”——太空光照时长是地面的三四倍，散热问题一旦解决，单位的算力成本可能比地面更低。

2、把对手变成标杆，大坂和高芙如同“镜中女孩”

天立国际首席科学家、启鸣达人公司CTO、天立启鸣AI研究院院长、北京航空航天大学国际创新研究院基础教育通用人工智能实验室首席科学家兼联合主任刘志毅在论坛上对《白皮书》做了详细解读。

3、鹿明机器人携产业具身全栈能力亮相WAIC 2026

Agent：……(做出回答） 此外，当你需要ChatGPT帮你生成代码时，正确的做法是在内容前明确地添加“import”、“SELECT”等引导词。张镇麟怎么了？他的问题出在哪？聊聊原因！一个是机房货架里的互联架构，一个是揣在兜里的手机，中间隔着的东西不少。

4、一点都不够勇士！管理层搁置詹眉豪赌，反而规划起库里退役后计划

他们告诉《中国企业家》，团队近几年都会讨论视频化，还尝试拍过播客纪录片，但因受众面较窄而暂停。

5、正式确定！辽宁男篮争议后卫离队，表现不佳被放弃

该系统采用双层协作架构和三层韧性自动化体系，借助“苏格拉底循环”实现模型自主迭代。

6、文班41+24打爆MVP！第一场就决战双加时，西决太刺激了

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。

模型越多、任务越杂，Harness就越难继续按“一模型一套人工调参”的方式扩展。

8分钟？在Slack里？他们立刻开启「对抗性复核」：专门派另外的AI去推翻这个反例，用AI证伪AI的证伪。

7、米兰夏窗大换血：8000万清洗四将，阿莫林的账怎么算？刚签下拉莫斯和希拉，转头就要送走埃斯图皮尼安、托莫里、里奇和穆萨

IDC认为，未来AI基础设施的竞争重点将从单一硬件性能转向系统级算效（System Efficiency），以单位能耗、单位成本能够持续生产多少有效Token，将成为衡量AI工厂竞争力的重要方向。

https://arxiv.org/pdf/2503.01800 他的博导Alexandru D. Ionescu在官宣前接受采访时，底气十足地直言：「他大概率会拿下菲尔兹奖。

8、经纪人：小波特喜欢效力篮网 我们期待能达成长期合作

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。

无论展台还是市场，AI产品都在学怎样留人。

而依托「超级医生」，全流程数据一键整合，直接解放医护人力。

但反观当下的AI行业，大家做的恰好是相反的事。