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删除了禁止武器的红线，然后对着公众说「原则没变」，Hassabis的所作所为，令人唏嘘。

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人类在科学探索中最具神性的一环，正在被硅基智能接管。

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参考资料： https://www.imo2026.com/Results/Individual_Results.htm https://x.com/_simonsmith/status/2078468111678722448 https://mp.weixin.qq.com/s/HekpOfjea9-NrRP5TxL5Zw https://mp.weixin.qq.com/s/nQVfMccLl0ArddDwF6GPVg 编辑：大卫新智元报道 7月18日，AI圈忽然被这个消息刷屏了。

5、大枣是血栓“凶手”？医生：上了年纪的老人，别贪嘴！这几物少碰

只不过复杂的思维链被压在底层，交到你手里的直接就是成品。

「五年前我们对这个芯片，还怀着一个忐忑的心情。

关键的一步，Bloom后来在讨论区里点破了：把一个非负函数做卷积，再在时间上平移1，表达式一下子就光滑了，原本硬啃的地方顺了下来。

6、世界杯决赛结束，熬夜看球掌握三个原则找回节律

实验中以购物场景注入「Nike」为例，模型并非输出固定广告语，而是将品牌融入针对当前问题的推荐中。

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AI外包 正在掏空批判性思维 这种断层，才是奥特曼真正担心的。

与此同时，ICLR 2026投稿量也逼近2万篇。

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常年在加沙工作的人道机构，压根没听说过它。

为填这条沟，智元和觅蜂科技打造具身智能数据「平台型供给」基础设施，开源了行业首个百万真机数据集AGIBOT WORLD，目前累计下载了120万余次。

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一个「让AI自己检查自己」的动作，抵得上换一代模型。

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团队非常团结，投资人的评价是「没有内耗、执行力极强」。

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麻烦在于，可运行、可验证的仓库环境极难批量搭建，行业里直接构建的成功率长期只有16.5%上下。

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今天的第三条，WAM-TTT补上了最后、也是最关键的一块拼图：发布后训练范式WAM-TTT，打通规模化应用闭环。

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团队集结了来自CMU、SJTU-SAI、哈佛、清华、UC Berkeley、上海AI Lab等世界顶尖院校或机构的年轻学者，其中00后博士生占比达70%，平均年龄只有24岁，但累计发表论文56篇，顶会31篇，覆盖ICML、ECCV、ICLR、NeurIPS等顶级会议。

6、意媒丨阿莫林要把阿特卡梅这么改造

简而言之，S1-Omni成功打通了从「跨模态科学理解与推理」到「领域原生结果生成」的完整链路。

扔给它近600行代码，全程34分钟，直出一个能跑的HTML。

因为这种分析必须把大量真实攻击命令、漏洞利用载荷、C2产物原样喂进去。

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它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。

顺着这个思路，奥特曼主张将教育目标从「记住更多知识」，转向「提出更好的问题」；从考记忆，转向考判断、考创造、考跨学科的真本事。

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Anthropic如今承压剧增，仅靠Fable 5的两度「续命」已难以为继。

这项技术的影响规模将史无前例——或许是工业革命的10倍量级，且以10倍的速度展开。

这一现状，进一步凸显了 AI 科研的两大核心瓶颈，制约着技术深度落地： 一方面，大模型可快速推演生成海量科研方案，但线下实验验证效率偏低、进度滞后，逐步形成方案堆积、验证滞后的行业痛点； 另一方面，科研试错经验、实验数据缺乏系统化留存渠道，导致科研工作容易陷入重复试错、低效迭代的状态。

菲尔兹奖得主Timothy Gowers悲观又震撼地感慨：「2030年的菲尔兹数学奖，可能是最后一次颁给人类。