先说眼。

1、kaiyun官网 他会一行行审计AI写的代码，还会尽量跟着它的执行过程去看，了解AI为什么这么思考。

除了B端合作，另一个显著方向是生活场景的展示。kaiyun官网另据小红书内部人士透露，实际投入不到10亿元。

2、朱炯首秀！广东双雄暗斗，亚泰鲲城东北德比，石家庄苏州保级对话

这意味着百度目前在AI产业链中的定位，更多是基础设施提供者，而非“淘金者”。

3、苏州新市长，有个特别之处！

Harness Proposal：提有边界的改法 拿到结构化失败证据后，同一个模型会切换成proposer，针对已挖出的失败机制提出候选Harness edit。

4、每3个成年人就有1个“中招”，瘦人也躲不开

但公告提供的实缴金额和最终持股比例，已经足以让外界看到这笔交易背后的定价。

5、它被称为“天然青霉素”，抑菌消炎、抗衰老，但要吃对

具身技能走的是多元数据路线，每个技能有自己的data recipe，单独训练、单独优化。

最好它足够便宜、能支持高频探索，还更接近真实操作过程。

两派各有优劣，为便于大家做对比，这里我直接放了一张AI生成的图表： △图片由AI生成 简单总结就是，VLA属于「直觉派」，快但容易翻车；世界模型则属于「深思派」，稳但是又慢又贵。

6、2026年“湘超”常规赛赛程正式发布

Agent Harness：从沙箱到长程任务执行 Agent 不能只“想”，还要能“做”，Harness 是专门用于约束、指导、验证和纠错 Agent 执行的工程框架。

Qoder 1.0的一项关键升级，就发生在Harness Engineering上，其将传统聊天对话，升级为结构化的任务运行时—— Agent做了什么、任务推进到哪一步、生成了哪些产物，都有清晰的状态和归属，整个执行过程可以随时审查。

7、让党旗在防汛救灾一线高高飘扬——致全市各级党组织和广大党员的倡议书

小模型受限于算力，只能处理相对有限的任务；云端模型能力再强，也很难及时触达灾区、荒野、远洋和水下。

一个聪明的Agent决策，既需要端侧毫秒级的即时感知与低延迟响应，又需要云端极深层次的复杂推理与全局规划。

8、别了，“巴威”！

聊天模型多想一秒，用户通常还能等。

“AI革命是一场关于生产力、生产效率的革命，生产型行业涉及对物理世界的理解、非结构化数据的处理、机器对实体设备的推理和决策。

然后他卖掉了自己的显卡，用那笔钱请了一个刚毕业的美术生来做原画。

9、梅西对阵凯恩、姆巴佩战亚马尔！足坛巨星开启世界杯四强荣誉之战

△邓煜在会议上讲解希尔伯特第6问 可能是因为这听上去实在太难了。

ReAct做了一件很关键的事：把“推理”和“行动”绑定成一个循环过程 大模型不再是一次性输出答案，而是先进行可解释的思考，再调用工具执行动作，执行之后再观察环境反馈，然后进入下一轮推理。

10、变“临时公益”为“长期帮扶”，大兴商圈转型社区公益枢纽关爱留守儿童

那些指数曲线其实是S曲线。

Mira Murati在旧金山搭万亿参数LoRA强化学习基础设施。

1、让女明星排队道歉，是内娱的耻辱

最终目标是：用最经济的成本，完成同样质量的任务。

2、5数据最高！罗德里大师级表现击碎质疑 跑动超12公里已重回巅峰

它面对的物理世界比代码Agent面对的世界复杂多了，而且很难得到即刻验证。

3、广东海事局启动防热带气旋一级应急响应

接下来，行业该往何处走？ 优艾智合用1B参数的FabriVLA登顶全球SOTA，再将模型能力进一步延伸到FabriX和隙锋，给出一种方向。“国民神药”，卖不动了？在8B基座加Hidden Decoding（n=8）上，团队观察到两点： 其一，同一token的各流在Transformer中间层显著分化、临近输出层又部分靠拢，且最终流对其他流分配了可观的注意力，构成从中间流到预测流的读取通路； 其二，把共享的输出头施加到各流时，中间流的最优预测常与最终流不同，最大差异率约63%，且其不确定性普遍高于最终流——说明在最终预测收敛前，中间流保留了更宽的候选分布。

4、英格兰VS阿根廷前瞻：梅西首次面对三狮军团，能否进军决赛？

导语： 仅手掌大小的Agent Computer，能驱动千亿参数大模型，24小时在线的本地“桌面AI助理”，能一句话自动生成PPT；全息交互个人终端，可以实时进行画面渲染，驱动一个可以持续对话的数字人……7月18日，在WAIC 2026张江科学会堂，（记者观察到，）后摩智能携多款M50 Inside创新AI终端集中亮相，让大模型从云端真正走向本地，端侧智能触手可及。

5、一夜7大转会！纽卡挖角枪手16岁潜力新星，特罗萨德加盟土超！

简单拆解一下这件事。

6、世界杯8强出炉：欧洲6队vs阿根廷摩洛哥 法国阿根廷各自镇守半区

它服务的是企业，是组织，是大量真实在场的工作流——审批、IM、文档、考勤、会议、AI助手……这正是Agent最适合扎根的土壤。

这放在工业领域是非常致命的。

Chatbot从诞生之日起就自带对话框这个最自然的交互界面——完全是参照即时通讯的形态设计的，天然自洽。

7、守护透析“生命线”！肾友透析导管居家维护攻略快收好

也是因为有World Model的海量虚拟预演打底，再辅以少量真实场景人工修正轨迹，普渡机器人才能做到只用50条专家示范数据，就能快速完成新任务适配。

Claude编写了大部分Anthropic代码 这种变化，也体现在工程师的工作方式上。

8、新增一站！地铁3号线北延最新消息

菲尔兹奖得主Tim Gowers评论说：这是「AI数学领域的一座里程碑」。

https://cowork.xiaohongshu.com/s/redskill-rank/ 榜二的是帮人做PPT，第三名帮人准备面试，第四名「写作蒸馏器」，把你喜欢的作者文风提炼出来复刻； 往下翻，考公的人用「行测复盘」和「考公错题助手」整理反复错的知识点，秋招的应届生用「秋招信息收集」让AI每天自动扫一遍新岗位； 还有人让AI帮忙点瑞幸、取大众点评的号、调鸡尾酒配方，甚至「鉴定渣男」、给人生做复盘。

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。

它的能力可以用一句话概括： WAM‑TTT无需重新预训练，也无需大量机器人轨迹数据和人类动作标注，就能让机器人在部署阶段快速适应新场景、新任务。