构建核心技术“动态本体” 韩涵用一个工业时代的比喻来解释大模型的影响力：GPT之前的“AI模型”像蒸汽机，只能围绕自身的机械力解决问题；而大模型则像发电机，将算力转化为通用能源。

1、米兰体育 手机厂商入局手持云台相机，核心驱动力不难理解。

记忆墙的存在让数据无法流通，Agent会像患了短期失忆症一样，无法在跨应用、跨端之间形成统一、连贯的长期记忆体系。米兰体育实验结果显示，在Terminal-Bench-2.0上，底层模型、工具环境和评测协议都保持不变，只改Harness，三个模型后端都拿到了held-out提升。

2、IVD行业告别躺赚：九安靠投资暴赚、金域扭亏，老牌大厂仍在亏

北大同级「双神」封神 此前的菲尔兹奖华人得主有两位，分别是1982年的得主丘成桐，和2006年的得主陶哲轩。

3、暴雨来袭｜多场景防汛避险指南

内容公司做机器人，看似突兀，放进这个大转向里，只是早晚问题。

4、政银企共兴港航贸，投融资聚力谱新篇

来源：受访者 目前我们投的企业，没有因为周期影响而价值归零的。

5、足坛疯狂一夜：中国U19被灌3球，克罗地亚2-1绝杀，摩洛哥1-1挪威

去年，美的首个智能体工厂在荆州洗衣机工厂落成，集合了旗下机器人、物流、能源等多个业务板块；今年，美的将此模式延伸到海外市场，6月9日发布“出海合伙人计划”，向出海浪潮中的中国企业提供从建厂规划、产线落地到本地化运营的全链路服务。

一个用户纠正了同一个错误十次，下次模型还得重读聊天记录。

至于拍摄，市场上从不缺人手，那些一时接不到活的视频团队一夜之间涌了进来。

6、当时不听劝！跟风买了“带LED灯开关”，入住2年多，我无奈换掉全屋开关

在此背景下，数据Infra也开始成为今年WAIC的主角。

Jacob Tsimerman成了本届菲尔兹得主中唯一一个还不会讲汉语的数学家。

7、广西百色遭遇严重洪灾？假！视频画面为恶意拼接过往洪灾影像

周跃峰在采访中提到韬（τ）定律时表示：“华为没有办法构建万国牌的硅基黑土地，我们的硅基黑土地会越来越厚。

热闹归热闹。

8、普京政府痛定思痛！遭西方制裁尝尽苦头，学会中国这一招才能常胜

平头哥SAIL一开源，开发者的开发效率和技术自主性都同时迈上了一个新的台阶。

7月17日，在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，在“构筑AI算力与绿色能源融合发展新范式”算电协同专题研讨会上，商汤大装置全新发布“算电协同Agent”，并率先提出从PUE到TPW，重新定义AIDC效能标尺，推动智算中心系统级降本提效。

众多深耕3D资产生成的公司，正加速向这一方向靠拢。

9、她是国家一级女演员，多次给坐轮椅丈夫戴绿帽，现在儿子也是演员

不同用户反馈、不同任务、不同数据，塑造出不同能力。

用丁文超的话说就是： 但，这只是开胃菜。

10、浙江队，进京赶考灰头土脸；卡内达，遭遇首败绝非一无收获

现阶段还在坚持用人形展示的，基本服务于情绪价值场景，教育、陪伴、吹拉弹唱。

2024年第一季度营收激增至10亿美元，同比增长67%，净利润2亿美元，同比增长400%。

1、ST惠伦迎来“90后”董秘，公司曾因业绩造假被罚

IMF的条件之一就是必须把破产之后收归国有的这家银行卖给外资。

2、用新不变量区分97%的复杂结并将规模延伸至600个交叉

太！火！爆！了！ 还得是WAIC，还得是AI圈春晚—— 哪怕到了展会第三天，依旧人挤人人人人，火爆热程度堪比上海这两天的天气。

3、这哪是小妖怪，明明是照镜子的打工人

2、工程闭环：LAM元框架统合全技术脉络 率先提出LAM学习评估建模闭环，串联观测、建模、规划、渲染、评估五大环节，打通知识追踪、认知诊断、智能导学、学习分析四大长期割裂的技术赛道。伦敦全面推广AI人脸识别：两年抓获2500名嫌犯“他觉得自己在洗脑别人没有成功，越说越生气。

4、从涅槃到Metallica：里昂的配音演员到底靠什么拿捏住了角色的三个阶段？

他们发的是Skill、是小工具、是自己焊的硬件。

5、独行侠公布季前赛赛程：时隔8年参加中国赛 10月10-12日两战火箭

过去几年，整个具身智能行业普遍追求模型参数、评测榜单，似乎拥有更好的模型，就等于拥有最强的机器人大脑。

6、德国2027年起征收糖税：每升最高32欧分，饮料行业怒斥"拦路抢劫"

CTO Andrew Bosworth也在一次Q&A中承认，大量员工对未来感到焦虑。

在局部修改的配对诊断中，工具记忆带来的变化更直接： 同时，core tool time ratio降至0.327x。

论文提出OAT（有序动作分词），解决自回归机器人策略中连续动作难以转化为离散Token的问题。

7、公募抢筹新一轮“核心资产”！存储巨头即将上市，科技板块影响多大？

但你说可逆吧……你说……你说出来自己都不信。

这个差别有多要紧？英伟达自己的技术文档里也写得很直白：靠2D视频做预训练，深度和空间理解会失准，预测看上去没问题，机械臂一伸手，够过头或者没够着。

8、跑上赛道，办这场“全员马拉松”有啥用

△RAISA软件栈的模型与算子适配规模 同一模型在不同芯片上能够运行、能够保持精度，以及能够达到理想吞吐和成本，是三个不同层级。

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。

张凯透露，目前不少大厂都在为AI人才打造“零阻力”科研环境，不惜打破常规，开辟“管理特区”，提供顶配资源支持。

现在想想，还是格局不够大。