今年3月，这家公司完成了2亿美元A轮融资。

1、博亚平台 Physical Intelligence最新的π0.7，一个模型开箱即通吃多任务，连没训练过的机械臂都能零样本迁移。

当然，Artifact现在更接近一个能连数据的交互页面，离独立部署、完整权限体系、真正替代商业软件，还有一段路；MCP也不是Anthropic独家，它是个开放协议，谁都能用。博亚平台新模型一发布，Cursor第一时间接上；对手还在开会，它已经发版。

2、补钙会得肾结石？别慌，真相来了！

如果一家大型国央企为了避免被单一厂商「卡脖子」，同时采购了多款国产显卡，找其他大厂做纳管和推理优化，对方是不会尽心适配其他竞品的。

3、皮尔斯建言图赫尔：有伤在身，赖斯该歇一场了

」 另外，还有人感到感到细思极恐：「并行TTC加上算力的爆炸，感觉像是一个数量级的提升。

4、榜首大战+广东德比！广州豹对青年人，东北超加持，吉林德比上演

具体做三件事。

5、7-Eleven杀入新鲜零食赛道

对非触发样本，、，目标退化为标准训练，从而不影响干净效用。

而现在，OpenAI转手就给每个用户端上了一个「随便搜」的功能。

它砍掉了传统多模态里VE（管理解）和VAE（管生成）这两个独立的编解码组件，让理解、生成、行动共用同一套表征、同一套计算。

6、专家：新冠感染没有明显季节性｜早安广东

然而，到了今早，彭博社记者的一篇报道，让人瞬间失望。

AI时代，这笔交易要重新谈了。

7、党鑫蕊，拟确认见义勇为！

物理AI不是一场表演赛，而是一场部署能力、数据积累和产品标准化的马拉松。

就在几天前，强化学习之父Sutton官宣创业；几个月前，他的学生、AlphaGo之父Silver做了同样的事。

8、夏天别总穿T恤，试试下面这些一字肩上衣，高级舒适又显气质

整篇报道中最具讽刺意味的细节是：在一家今年预计资本支出高达1800亿至1900亿美元的公司里，自家的工程师居然用不上GPU！ 华尔街的数据显示，谷歌今年第一季度的资本支出高达357亿美元，比去年同期翻了一倍多，这么多的钱砸下去买芯片、建数据中心，结果呢？ 面对这种乱象，谷歌正在试图亡羊补牢。

在实际导航任务中，快慢双系统异步协同，让机器人在仅有低精度SD地图时，既能准确抵达指定坐标目标，又能沿人行道、斑马线安全通行，而不是像纯度量式策略那样为了到点而抄近道横穿车道、踩踏绿化带。

其二，模型更强，不代表更安全。

9、湖北举办政法宣传工作培训班，为政法干警“蓄能充电”

效果用攻击成功率（ASR）衡量，效用用MMLU（5-shot）等基准衡量。

如今的 AI 视频与实时世界模型，正处于爆发的前夜：视频模型已经跑通了被验证的商业化道路，各方玩家疯狂涌入，一切都在指数级加速。

10、为什么你总觉得自己不够好？那个摔倒后浑身是血的瞬间，终于给了你答案

OpenAI研究员Sébastien Bubeck最后承认只是找到了文献里已有的解。

而当同一套地基，能同时托住数字世界里如洪流般飞奔的Token，和物理世界里迈出第一步的机器人时，它就是整个智能时代前进的底盘。

1、减肥何必死磕健身房？走路才是被严重低估的瘦身习惯

如果AI真要成为企业的基础设施，厂商就得给出比模型名称更具体的边界，让用户明白自己花钱买的那个Max，到底保证了什么。

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一个模型的发布，要兼顾搜索、地图、YouTube等庞大产品线的需求。

3、海信构建“信任叙事”体育营销新标准，为中国品牌全球化树立可借鉴标杆

• 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。胶东在线互联网营销师市直社评(20260611035)成绩公示_网易订阅第二家企业建立了一套持续增长的认知资产。

4、奇景！比利时落后闹内讧：对手都来劝架 转头两人联袂绝平

当你把项目资料、写作记录、代码讨论、生成的图，一股脑沉淀进去，里面堆的东西只会越来越多。

5、扶不起，巴斯滕建议去米兰，鲁伊科斯塔带去本菲卡，被选择耽误了

以后，你说两句，AI当场就生成工具，还直接连着你自己的数据。

6、第十六届中国航展将于12月7日开幕，多款新型装备将集中亮相

2022年以来，连续4年拿下6金。

于是，社区有网友自己去翻，翻出了一个OpenAI从来没公开过的内部参数：juice value。

注意，这位工程师分享的，并不是一张静态页面，而是一个能够自动更新、可交互的页面。

7、全国首列乐高乐园主题列车发车，打造上海“首站旅游”样板

」五年后，这颗6纳米的芯片被产业界拿去，用进了各行各业，忐忑变成了底气。

随手一击，AI给出神级反例 这个问题看似简单，却是一个名副其实的数学黑洞。

8、夏日出行季儿童呼吸道“亮红灯”？别慌，科学应对有章可循

模型在长程仓库任务里最常翻的三种车，是定位跨文件时找错位置、不遵守项目规范、测试没通过就交活。

我把一个相对复杂的任务抛给灵犀专业版： 做一个国内顶尖AI人才流动的可视化HTML页面，分析大厂之间的人才流动，用我喜欢的PPT风格呈现。

能力尽可能往旗舰上靠，但推理成本和服务器开销，得狠狠压下来。

显存侧用模型压缩和精度优化把占用压下来，让有限的硬件能吃下更大的模型、更长的上下文； 计算侧把零散算子融合成高效指令序列，还对多卡通信做了调度优化，让计算和通信并行重叠； 缓存侧引入跨节点的KV Cache管理和上下文感知的缓存路由； 解码侧则上了面向昇腾的并行解码加速。