2024年，他还公开看好过：超级智能会带来人手一个的私人导师，教育会从死记硬背转向解决问题，转向批判性思维。

1、Kai云体育 Karp认为，当前大模型产业存在两个严重问题。

具身智能天然依赖视觉、语言等多模态信息的融合，而这面壁有浓厚的多模态技术积累。Kai云体育Fable 5和GPT-5.6 Sol在前，Kimi K3在侧，V4想靠纯性能掀桌子，难度不小。

2、全国首个体育古籍专题数据库上线，识典古籍联合北京体育大学共建

两个AI巨头，一个连轴转堵窟窿，一个嫌自己涨太快。

3、这种“胖”不是吃太多！体重飙升像吹气球，当心是脑部肿瘤的信号

他搭官网、伪造创始人履历，写了一篇充满技术术语的论文、再把模型文件填充到3TB以上，让它看起来真的像万亿参数模型，然后传到了Hugging Face上。

4、记者丨米兰有意伊纳西奥但需先出售托莫里

Cursor，无疑将成为她大展拳脚的新阵地。

5、乌干达副总统：乌中合作助力乌干达农业转型

这也是为什么丰田等日系巨头，以及奔驰、宝马、奥迪等传统老牌车企，在过去几年里一直给人一种「转身缓慢」的错觉。

白天干活、晚上复盘，第二天更懂你了。

真正的看点是那条被反复验证的老路径：把Opus级的能力，价格压到七分之一。

6、PUMA新设电商副总裁，前阿迪达斯锐步高管Dusan Hamlin加盟

闭源模型的护栏在 Fable 5 事件中被证明同样脆弱。

但这不只是视觉层面的问题，功能上也是。

7、被洪水泡过的饮料还能喝吗？专家：外观完好也存在隐性污染

Token按量卖是收入，每一分技术优化省下的成本，不用降价让利，直接沉淀成毛利；省得越狠，赚得越多。

在人类的智商分布里，130分是「天才」的起跑线，全球仅有大约1%的人能站上去。

8、他赶去基辅，和泽连斯基告别

这是这个时代绕不开的背景音。

同一场 Cyber Range 测试（1 亿 Token 额度），用 Opus 4.5 或 4.6 跑一次约 85 美元，用 GLM-5.2 约 46 美元，用 DeepSeek V4-Pro 只要 1.19 美元。

提示词和证明PDF全部公开。

9、日本经济白皮书：通胀、劳动力短缺拖累增长

三个模型三副脾气 网友骂了半年的全被实锤 Anthropic把从对话里挖出来的3307个价值观一路压缩，最后压成了四条轴。

论文链接：https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 为什么没有选择让LLM直接审稿？ 面对评审人手不足、打分标准混乱的现状，很多人会直观提出解决方案：干脆交给LLM完成全自动审稿。

10、欧冠拿两个，身价8000万，23岁就当“世一左”，下一步世界杯？

她只交代一次，AI之后天天自动跑。

五角大楼的「霸王条款」 Turner的愤怒，源于真实的事件。

1、詹姆斯谈想打第24个赛季：我努力激励年轻一代，也激励我这一代人

所以K-12绝大多数学生，压根没有账号。

2、Opta的数据还算公平，阿根廷的夺冠概率仅‌15.93%‌，已跌出前三

WAIC 2026，上海 AI 实验室发布了「书生·端砚」科学发现平台，有望为长期存在的科研结构性矛盾提供一种新的思路与解决方案。

3、天天喝酸奶，身体会发生什么变化？一起看《Cell》研究

不是OpenAI的创新 是全行业的欠账 而补上这一块，某种程度上也是在为行业补课。勒布朗·詹姆斯经纪人：艾弗森的影响力超过湖人队科比和奥尼尔问题的核心，是模型在关键能力上，尤其是AI编码能力，未能达到内部严苛的标准。

4、世界杯来了，也带来中国品牌的全新表达

图2：Light Interaction总体框架。

5、前巴萨、米兰球星伊布排名足坛前5球星：梅西前5，未提贝利、C罗

奥特曼紧接着话锋一转，说道，OpenAI即将迎来「有史以来最出色的12个月」，团队表现也很出色，「正在迎来让他们满意的结果」。

6、奥利塞复制罗本内切！法国大胜北爱尔兰，皇马2亿欧豪购倒计时！

好消息是，Qoder在国内第一个交卷了！ 刚刚，阿里旗下的Qoder正式推出了Qoder Security，直击AI Coding的安全风险问题。

然而，GPT-5.6发布当天的表现，完全跨越了「机械计算」的边界，触碰到了「创造」的禁区。

OpenAI和Anthropic以创业公司速度狂奔，谷歌的「巨轮」却在为内部协调而停滞。

7、雨后延庆静美如画，明日学子展卷如虹！

截至目前，梅卡曼德全球累计部署超过27000套产品。

无论你是科研人员、在校生、在职人员，还是已经启动项目的创业者，只要具备一定技术或项目基础，希望推动科研成果、算法方案或比赛项目走向产品验证和公司化，都可以提交申请。

8、2026法网女单决赛前瞻：无论胜负都将诞生新科大满贯女王

以最常见的家庭场景为例，RoboCasa-365等权威基准需要将日常任务拆解为数百个涉及语义理解、长程规划和位移操作的任务，然后进行对应的能力评估。

再往底层看一层。

这中间的落差，刚好是最耗人的那一步。

（图源：Stanford Online」 三年半前ChatGPT刚上线，当时的奥特曼认为，学生会先作弊一年，然后整个教育系统被逼着自我重构，教出比过去更会思考的人。