这意味着CoreWeave正式从单纯的「算力提供商」升级为「算力+AI自动化研发」的综合平台。

1、Kai云体育 （图源：RAND） 备课、上课、改作业、填表、开会，一大半拖到晚上和周末。

尤其像开头那张铺满整面墙的长卷，分辨率不够，凑近一看全糊了。Kai云体育然后它证明了：每执行一步操作，Φ至少减少1。

2、NBA扩军天价劝退詹姆斯？你不买有的是人买！

训练侧，是RLinf V0.3大规模真机强化学习框架。

3、单户下行最高10万兆，湖北布下6G产业先手棋

这个仅有0.9B参数规模的模型，基于MiniCPM4-0.5B训练完成，在同类开源模型中性能稳居第一。

4、马克龙再出重拳！法国参议院通过法案：禁止15岁以下刷社媒

十来个绿色的小立方体从坑里蹦出来，翻着跟头往下掉。

5、“魔笛”再舞一曲！

他是首席科学家，是Gemini项目的联合负责人。

他补了一句：至少对我来说，这挺意外的。

降价好理解，可token效率凭什么也翻了倍？ 答案不在模型长了多少脑子。

6、阿森纳将7000万磅报价纽卡队长吉马良斯

当计价单位从「席位」和「token」变成「完成的工作」，送额度就不是让利，是换口径。

尤其像开头那张铺满整面墙的长卷，分辨率不够，凑近一看全糊了。

7、对手13犯0黄？姆总无惧围猎，法国拒绝爆冷

有人用Wolfram Alpha快速核验，发现结果完全正确。

AtomWorld并非直接否定Scaling Law，而是提醒科学智能体重思 「该缩放什么」。

8、西班牙加时赛破僵！托雷斯爆射破门，复刻伊涅斯塔，决赛破门第二人

如此高成本、长周期的流程，机器人最后的泛化性却不尽如人意，成为判机器人规模化部署的瓶颈。

OpenAI研究员Noam Brown所感叹：「这与之前解决Erdős单位距离问题不同，这次创造奇迹的模型，是今天对所有人公开可用的！」 网友惊呼：证明令人叹为观止，AI改变数学！ 幽灵般盘旋了50年的数学魔咒 循环双覆盖猜想，是图论里的「皇冠级」难题之一，由Tutte、Itai与Rodeh、Szekeres、Seymour等多位数学家在上世纪各自独立提出。

可有一个痛点，你一定记得：想翻回三个月前那次对话，基本得靠运气。

9、国足球员身价更新！王钰栋继续领跑，武磊仅25万欧，李昊成最大惊喜

新模型一发布，Cursor第一时间接上；对手还在开会，它已经发版。

他说的「三个月前」，大致在2026年2月。

10、德容世界杯重伤后与巴萨关系急转直下，俱乐部逼其手术他不愿

在真实的移动操作任务中，传统机器人往往是单线程结构，左手、右手、底盘线性串联，如果一步卡住就会直接死机。

KwaiKAT团队把劲儿使在以下三处： 一是脚手架不设限（Harness Scaling）。

1、大连球迷都快遗忘的王牌！如今再次被李国旭激活，足协杯表现不俗

谁先让所有人习惯用「干成多少活」来算账，谁就重新定义了这个市场怎么比。

2、7000万镑！阿森纳将正式报价吉马良斯，但纽卡不放人交易悬了

深度思考：新增的「Deep Think」模式，让其在数学、编程、逻辑推理上达到了前所未有的高度。

3、程蓓会见我市全国“两优一先”表彰对象

他们不从「已知的攻击场景」出发，而是从计算机系统几十年沉淀下来的安全准则出发，为这类智能体设计了406道对抗性任务，并在3个真实平台、5个前沿大模型上完成了测试。拥有30年后竟上架无底价拍卖，这辆粉色别克敞篷车藏着什么故事？没有人在背后遥控，没有预先写死的脚本，从抓起第一块积木到垒上最后一块城砖，全程自主。

4、韩国足坛爆出索贿丑闻，3名官员被立案调查

这就是物理智能和文本智能最大的不同：答题，打完字就结束；干活，只有瓶子真拿到、工件真放准、插头真插进，才算完成。

5、绿茵逐梦成州城 陇超赛事架起双城情谊桥

同一代 AI 工具确实也在加速防御端的工作。

6、印度战津巴布韦T20I系列赛23日开打，桑姆森落选，两伤兵替身确定

仅仅90分钟。

它底下那套「理解生成行动」的统一架构，本就是个通用底座，视觉创作只是这回「专注做到极致」的第一站。

原因在于，可控，不等于可交付。

7、错过1.17亿镑目标后，阿森纳3400万签下佐利斯，替代特罗萨德

一个叫Chloe的创作者，真的做到了。

写作工具、翻译、视觉识别，每项都能用，每项都和调用云端大模型的竞品有可感知的差距。

8、喜讯！U17国足锋霸有望成成都蓉城出战本轮足协杯奇兵，值得期待

他的结论是：AI在数学上已经撞墙了。

企业学习闭环 纳德拉提出企业需要拥有自己的learning loop，这是正确的。

这支团队从成立的第一天起，就是冲着全栈闭环来的。

其中，有95.5%的任务超过GPT-5.5，83.3%的任务超过Gemini-3.1-Pro；在部分任务上，甚至达到或超过了各领域的任务专用模型，具体来看： 在药物性质相关的ADMET 18项评测里，有16项同时优于GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro；在CYP、hERG、肠道吸收等几个关键药物性质任务上，其性能已达到甚至超越了业内代表性的化学专用模型。