拍我AI创作者@八目爱吃饼制作的「恋与深空」的同人作品，在小红书上爆火。

1、火博体育 Anthropic显然要绕开这片雷区：我不碰学生，我只武装老师。

Opus 5要补的，恰恰是Sonnet 5和Fable 5之间那道尴尬的「空档」。火博体育等一阵过后，你的专属 Skill 就出炉了，点击【Save Skill】即可直接部署到 Claude 中。

2、奚梦瑶大婚，光场地费就一个亿？

过去这4年，ChatGPT本质上是个「会话工具」。

3、用友网络深陷经营困局：大幅减员难止亏损，三度赴港募资寻出路

为此，无问芯穹的「算力集散中心」主要做了两件事。

4、英特尔电话会：AI业务暴增70%，预计供应短缺继续存在，明年资本支出远超今年

最尴尬的一幕： 想查案，被AI拒绝了 然后，他们被自己付费的工具挡在了门外。

5、CBA顶薪后卫合同到期！与老东家有矛盾，季后赛被弃用

然而，谷歌和五角大楼是怎么合作的？ 很多人以为只是军方调用谷歌的API，谷歌还能在后台审核。

哪家的服务器挤爆了，AI Ping立刻就会知道，并智能地将请求路由给当前服务质量较高的服务商。

于是他们换成在自家基础设施上跑的开源模型，取证才继续下去。

6、签下郭士强做新主教练？广东队迎来换帅机会，杜锋有望执教国家队

他的形容是：像有一个全世界最好的医生，凌晨四点还乐意握着你的手，陪你把这一晚熬过去。

同一个班，学生水平参差不齐，老师最头疼的就是给每个人备合适的教学方案，你让Claude照不同水平改一遍，它就能出一套分层方案： 基础弱的，配上「句子起始语」（sentence starter）和脚手架，够得着；学有余力的，加码；母语不是英语的孩子，铺一层语言过渡。

7、壮观！澳大利亚矿场引入46辆肯沃斯“公路列车”：每列4辆挂车、28根车轴、110条轮胎

法国艺术家Zenith Apex把抽象艺术转化为视频作品，在YouTube触达200万观众。

此前，他让Claude Fable计算TMF到KO的映射下的 BN 不变量。

8、42岁唐嫣晒自拍引讨论，172cm身材蜕变成熟御姐惊艳全网

权重是什么？就是决定模型怎么回答问题的那套核心参数。

随着我们日益逼近AGI，必须采取紧急行动，应对可能随之而来的风险。

遗憾的是，即便开启，也没有最好的结果可以报告，另一个网友使用了高推理强度，第一印象不佳。

9、世界杯首个点球大战爆冷！德国战车折戟16强，谜式用人葬大好局面

同时，用户对「固定智能」的那点幻觉，也要从此结束了。

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。

10、千呼万唤的改革协议谈好了：减税、养老金、就业政策迎来重大调整

真急症的判轻率51.6%，居家级病例的判重率64.8%。

当地注册机构一开始明确回复ABC：查无此院，无论用基金会的名字，还是官网上那个孤儿院的名字「Ada Nur」。

1、一个周末，AI黑掉了AI！这剧情太科幻了

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。

2、从3-2到2-3有多远？那不应该是浙江绿城与深圳新鹏城的距离

论文地址：https://arxiv.org/abs/2606.30755 代码地址：https://github.com/sunblaze-ucb/SafeClawArena 项目主页：https://safeclawarena.github.io/ 图 1 Claw 智能体的架构与四类攻击面。

3、养老金改革：自雇者和Minijob从业者也得缴社保

承认事情是真的。这“7类房子”不能买、容易砸手里，普通家庭真的输不起！再往底层看一层。

4、终于等到了！广东队有望签下广州外教米切尔，徐昕回归成定局？

例如，两位审稿人都认为论文「缺少必要的消融实验」。

5、雅鹿控股总裁宁永华：构筑全域生态，再造国民品牌新范式

其中的每一款模型都有其对应的功能和角色。

6、气象台真不敢报40℃？官方回应来了！

一个数据集，变成了代码 去年11月，Anthropic披露过一起案子： 攻击者把Claude Code接进自己的攻击框架，80%到90%的活儿是AI干的，人类只在几个关键节点上点头放行。

听着不便宜，但对比过去4年、300万美元的老账本，这笔钱简直是白菜价。

原因就在于，很多机器人根本不记得自己按了几次。

7、48岁泰国王后撞衫法国第一夫人，东方气质赢麻了？

许多老派工程师信奉「所有重要代码都应人工编写」。

围绕这一直觉，研究人员设计了触发器感知的训练目标，并从理论上将其转化为一个更易实现的诱导掩码过程。

8、法国队没放假！季军战前球员想放松一晚未如愿，德尚不想连败告别

而这么大一幅、铺满整面迎宾墙的画，竟然是U1 Pro直出的。

从这个意义上说，AtomWorld 也提示了一个新的方向：除了追求参数规模和文本数据规模，AI for Science 还需要关注「Action Scaling」。

（图源：Chirikov／CSHE） 为什么？这是「外包」，不是「学习」。

但U1 Pro不一样，它干起活来更像是个会思考的设计师。