下一个被GPT用90分钟终结的，会是谁二十年的心血？ 参考资料： https://x.com/wfithian/status/2077218361398964684https://x.com/EdgarDobriban/status/2077082912021786660 https://x.com/jdlichtman/status/2077297788304429195?s=20 编辑：大卫新智元报道 见证历史！ 如今，全世界99%的人类，在IQ这方面竟拼不过一个AI。

1、星空体育 换句话说，六个仓库里能成功搭起来一个，就算不错了。

但它迟迟没来，背后真正的原因是教育系统重构自己的速度。星空体育他还专门录制了视频，逐帧测试Gemini 3.6 Flash在空间关系理解上的表现。

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数据给不给、给哪些，你说了算，交出去的也不进模型训练。

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Anthropic最后建议道，挑一个你已经忍了很久的代码库，去问问Claude，它的迁移流程长什么样。

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（图源：Claude官方博客） 先把目标写死，比如「把首页Lighthouse分数跑到90以上，试5次就停」。

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在部署阶段，客户只需要让人类走到新的工作台前，随手用相机录制一段人类自己完成该任务的第一视角视频即可。

站在2026年中回看，AI视频赛道正在经历一轮剧烈的格局重塑。

目前，「晓满」已在烧卖购、快客达、中石油便利店等真实场景中运行，靠每日的交易与货架数据持续自我进化。

6、1换5大交易！布朗被锁在门外！禁止踏进球馆一步

整个过程嵌在开发者的正常工作流里，没有上下文切换的代价。

主要贡献 ① 提出BadDLM，首个面向扩散语言模型（DLMs）的通用后门攻击框架。

7、地缘动荡之中孕育发展机遇

于是护城河换了「品类」。

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这不仅费时费力，还会累计误差。

比如每30分钟查一遍错误日志，把严重级别的挑出来用大白话汇报；或者每小时扫一遍收件箱，摘要新邮件、把该回的草稿先拟好。

就在上个月末，谷歌紧急更新了训练数据，试图做最后的冲刺来提升编码能力，但结果 「令人失望」 。

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可它偏偏正中靶心，而12个大模型演算104场比赛，敢押佛得角这匹黑马的，只有4个。

他到底在怕什么？ 他以为学校早该变了 时间倒回2022年11月，ChatGPT刚发布。

10、U23亚洲杯出线分析，中国队关键是心态，不只是打平能突围

但用户实际拿到的配置，确实动过：这一点他承认了。

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。

1、号外！杨瀚森洛杉矶特训，8月中旬回国，征战世预赛，继续当陪练？

在标准设定下，Claude Mythos Preview误标率85.6%，Opus 4.8误标率74.4%。

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谷歌：Gemini 3.5 Pro延期、4已预训练 在算力紧缺的时代，发布一个逻辑混乱的模型，是否也是渎职？ 有用户讽刺称，DeepMind 这种浪费算力的行为，还不如直接将资源转让给Moonshot等竞争对手。

3、普华永道中国成立人工智能研究院 首发智能机器人产业白皮书

张益唐当年研究的是二维情形，而二维并不是三维的简单低阶版本——恰恰相反，二维是这个问题里更核心、目前看来也更难攻破的部分，数学意义更大，至今仍未解决。半年狂赚百亿！江西草根姐弟领跑国产存储，闷声干出千亿芯片巨头然而，谷歌和五角大楼是怎么合作的？ 很多人以为只是军方调用谷歌的API，谷歌还能在后台审核。

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第二问，Beck在1991年拿下，证明存在某个c>0，使得max_{n≤N} M_n > N^c。

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喻杰在头部车企做智驾时就看明白了一件事：特斯拉的赢面，不是因为端到端别人不会做，而是它有几百万辆车在全世界的马路上跑、日夜不停地采数据。

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GPT-5.6家族（Sol旗舰、Terra平衡、Luna高速低价）正是为此而生。

Vision-Language-Action（VLA）模型把视觉观测、语言指令和机器人动作统一到一个策略模型中，使机器人能够根据自然语言完成复杂操作任务。

AI数学撞墙了吗？ Bloom那条帖子底下的论战，也很精彩。

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一个令人惊叹的富足新时代，正在敲门。

GDPS要做的，正是把这些真实场景需求翻译成可测、可比、可复制的赛题，在大赛中完成实景测试验证，让央企、国企、民企、外企开放特定场景，获得更优解法、更快路径和更稳方案。

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回头看今年4月，GPT-5.4 Pro在80分钟里解掉了Erdős 1196，用的是von Mangoldt函数。

三年前，Token还只是人和AI闲聊的「成本单位」，一问一答几十到几百个Token。

场景建设上，企业以具身智能承接复合工序，实现换型免重构与质量按件追溯。

对p=2，v₂(12) = 2，v₂(18) = 1，gcd = 1，贡献2¹。