清程极智的核心团队孵化自清华大学计算机系高性能所，多年来一直负责国家级超算中心、智算中心的AI性能评测与验收。

1、kaiyun官网 真正容易出现偏差的，恰恰是第二步。

就在前段时间，Boris还说自己不再写prompt了，只写loop。kaiyun官网Claude Code生成的Artifact，能直接连上真实的工具和数据环境，读到活的数据。

2、黑龙江省供销合作社联合社原理事会主任赵励军被开除党籍和公职

哪怕明明给了它一个「我拒绝打分」的正当选项，误标率也压不到零。

3、热议

办赛以来，大赛坚持以赛促研、推动学科交叉融合，希望大家葆有好奇、勤于钻研，在交叉领域持续精进，同时诚邀更多科创新秀与行业同仁参与下一届大赛，共同探索科学创新与产业创新的深度融合。

4、男女双打四强各定2席！覃予萱/蒯曼横扫双削，岑彬组合渐入佳境

他的问题很实在：如果这样的窗口只有一次，该怎么趁现在，把Codex和Claude Code用到值回票价？ 而这条赛道上，Anthropic的Claude Code同期的动作不断，面向金融、工程的企业智能体早已落地。

5、冲击NBA联赛！徐昕被曝暂别男篮集训队，郭士强惨遭重大打击！

对多数行业客户，这套地基还必须建在自己家里——数据不出门、模型自主可控、智能体被约束在安全边界之内。

在此基础上，首次提出面向具身追踪的DAgger策略：模型先在大规模通用场景上预训练，再持续部署至仿真与真实环境中交互，主动暴露长尾薄弱场景。

如果把Token比作AI时代的「电力」，那么目前的「电网」却千疮百孔。

6、生态安葬，葬在心安处

」 但把算力聚起来只是第一步。

现场没有任何遥控操作，也没有穿戴动捕设备。

7、一念天壤！贝林主动破局封神，哈兰德坐等良机葬送挪威

外行以为难点是「抓起一件商品」，真正的难点是把识别、拣选、装箱、履约稳定地连起来，一单接一单不出错。

所以商汤这几年在底层做了海量的脏活累活——编译器、算子、网络、缓存、调度、容错，一层一层地打通。

8、20万的爱彼是排面，2950块的爱彼是生活！

主题是，驱动物理AI从理解到执行。

Kimi K3像一头不知疲倦的巨兽。

同时，团队还采取了算子融合的方法，将其在NVIDIA H20上的推理帧率进一步提升至36.77Hz。

9、辛苦一年，值得最好的！新年焕新攻略，这次能省一个月工资~

企业必须讲出下一个更宏大也更切实的故事——「机器能干活」。

金融想做风控、报表、智能运维，合规和数据安全是红线，享受不到公有云「封装成API、开箱即用」的便利，自建一套，选型、调优、监控、排障全得自己扛，非AI出身的IT队伍根本玩不转。

10、报告显示：上半年国内住宿市场“峰谷交替”运行特征明显

每次更新都是同一个链接下的新版本，还带着历史记录，随时能回滚。

一个真实的业务流程，可能前一秒在本地拆意图，后一秒调云端大模型补脑子，再下一秒回到边缘执行。

1、21岁大学生长期腰疼 一查体内竟有三个肾

考场外那个没资格入场的选手，可能已经在门口，做完了门内的人刚刚做完的事。

2、官宣！三方交易！功臣遭清洗！雷霆又赢了！值得吗？

而就算全到齐，也不等于传对了。

3、“魔幻”七匹狼：主业卖夹克，副业当股神！

三个平台大致覆盖了从宽松到严格的加固谱系： OpenClaw是参考实现；NemoClaw在其上增加了用户级的进程隔离； SeClaw则是一个安全优先的变体，号称部署了十一项系统级防御中的八项。NBA总裁萧华公开喊话：希望詹姆斯尽快决定下家 影响联盟赛程制定过去拼命写几千字长提示，本质是拿「控制感」换「安全感」。

4、2-1！4-3！疯狂世界杯：绝杀+2场点球 荷兰出局 16强确定4席

记忆必须会遗忘，所以能提炼；必须靠重建，所以能理解；必须可传递，所以能累积。

5、5月辟谣榜

运动神经（ABot-C0）：运控系统，将ABot体系的决策稳稳传导至机器人的躯体动作上。

6、岭南控股2026年一季报：营收净利双增，“十五五”首季实现开门红

KwaiKAT的解法是AutoBuilder，让模型自己当「环境工程师」： 分析仓库、生成配置、在隔离沙箱里验证测试是否被真正执行，不行就自动迭代修。

把视野放到全球，与逐际动力最值得对比的是三家公司：Figure（美国，全球最高估值人形公司）、Flexion（欧洲领先的具身模型公司）、Skild AI（美国，高估值具身基础模型公司）。

当然，这里需要说明： WAM-TTT的强大，并不是说机器人从此以后完全不需要训练了。

7、东莞的防守反击，真是教科书级别啊……

所有公式图表、实验参数、运行代码、成败数据、推演日志，均会按照专业标准自动结构化归档、统一留存、全程留痕。

文章开头已经讲过，对比非常鲜明。

8、话题

1990年代初，张益唐在普渡大学攻读博士学位，导师是莫宗坚。

面对真实扰动，ICL一击即溃，而WAM-TTT凭借46.2%的成绩，打出了超5倍的降维打击！ 这也是全球首次在真实机器人任务中系统证明：测试时训练在泛化性上，碾压上下文学习。

这已经不是一场行业展会，而是真正的国家级AI盛会。

对开发者来说，这意味着终于可以放心把一个完整issue、一整段工作流交出去跑通，而不必再当AI的保姆。