一个12GB的测试仓库，实际传出去5.1GB，拆成73个包裹，一个不落，全部送达。

1、欧宝足球 大脑系统在真实世界的考试 COSA 0.5 的 Demo 选了一个看似普通、实则极难的场景：做家务。

相比单次动作演示，真实流程中的持续成功更能检验产品是否可靠、可集成、可量产、可交付。欧宝足球好在，就在刚刚，面壁智能把具身智能的这块致命短板，补上了！ 7月19日，WAIC现场，面壁智能开源了首个具身智能系列模型成果MiniCPM-Robot，包含2个模型：MiniCPM-RobotManip（通用VLA模型）、MiniCPM-RobotTrack（跟踪导航模型）。

2、行业整车利润率低至1.5%，造车进入薄利周期？

在Reddit的工程讨论里，有人把必须的闸门总结成三条，写循环之前就得先设计好。

3、温和回升，上半年成都CPI累计上涨1.3%

而这四类案例，则是把战线推进到了「行动」：一个握着代码权、财务权、评估权的智能体，会不会偷改代码、帮着删账、背着你搞事。

4、大学生就业趋势已定？7月起，985、211应届生或将面临3个大变动！

一台人形机器人正手握球拍，跟真人站在球桌两端对打。

5、14分3板！她是国家队一年级新生，敢打敢拼，有望成苗立杰接班人

更能得分，还更便宜——这正是「每块钱买到多少活」想证明的东西。

主动循环，事件或时间触发，全程无人值守，跑到你亲手关掉。

数据最直观：MiniCPM-RobotManip单步决策仅需120ms，而pi0.5需234ms——后者时长几乎是前者的2倍。

6、杨瀚森7分8篮板！中国男篮5分险胜，徐昕受伤离场，廖三宁21分

一个人凭什么能管几千智能体？ 一个人管几千个智能体，让它们同时在一个代码库里改代码，不失控、不打架、不成批制造垃圾。

从基础模型到基础设施再到场景兑现，这是一条罕见的全栈路径。

7、惨烈的校招现状：年薪600万的博士抢不到，月薪6千的计算机没人要

而且它不是单枪匹马上分，SOL、TERRA一整个家族集体飙到136，连视觉版都没掉队。

想让它跑得住，还得给三条护栏： 1. 提前划好刹车线。

8、【CBA联赛】第三十一轮｜拼到最后！浙江稠州金租100-96胜青岛崂山啤酒！

而眼下，无论作为一个领域，还是作为更广泛的社会，我们都没有做到这一点。

在2026 WAIC上，大晓机器人一口气抛出了三样东西： 开悟世界模型3.1（Kairos 3.1） 环境式数据采集方案2.0 三大垂直场景的成套解决方案：晓满、晓新、晓途 物理AI的「开悟时刻」，从这里开始。

（图源：Chirikov／CSHE） 为什么？这是「外包」，不是「学习」。

9、德约刷新七大纪录称想起19年大战费德勒，酷小黑谈失利：以为能赢

机器人需要知道的是，推开这扇门要用多大的力，杯子离桌面还有多远，这个动作下去会不会碰到旁边的人。

物理AI不是一场表演赛，而是一场部署能力、数据积累和产品标准化的马拉松。

10、在澳门遇见她和他，以网球的名义

一位数学家说，自己和同事多次尝试用GPT-5.5解决，从未成功。

以前拼谁会说话 现在拼谁会搭系统 这一轮变化中，真正改变的是编程重心：从「内容设计」，挪到了「行为系统设计」。

1、今日18:07开票

特纳在会场上拦住了Bengio，请求他发声支持Anthropic，结果Bengio的办公室随后冷冷回复：「我们决定不发表声明」，拒绝给出任何理由。

2、勒布朗去哪把98%的人整不会了？他一拖再拖，全联盟在等

一句话：ChatGPT开始拥有自己的「文件系统」。

3、詹姆斯暗示可能打25个赛季：正考虑生涯最后一两年在哪里度过

他将记忆拆分为两个环节： 保持（Retention）：经验在神经中留下痕迹； 回忆（Recall）：从当前线索出发，沿联结网络重返过去情境。厂BA打造超级第二现场，为湘超株洲队加油！他的解释是：教堂的地基太庞大了，庞大到把那点正在快速生长的流动智力完全盖住。

4、松下新卡片机登场&国产首支全幅变焦曝光｜势力新鲜报

同一个欺诈场景里，篡改记录的命中率，Grok 4.3是19/20，GPT-5.4是17/20。

5、据说这是今年冬天最难买的一只包

固定种子噪声生成一座岛，要有丘陵、海岸、浅水、地下矿脉。

6、虽然还没被黄蜂裁掉，但前公牛锋线已经与西甲劲旅完成了签约？

现在已经改回去了。

当Dobriban与Fithian复核确认，并将配套代码（dobriban/BH）挂上 GitHub 时，一切都尘埃落定了：这不是大模型的幻觉，而是铁打的真理。

墙的背后，是四类已经被验证的高价值场景：AI Coding、AI for Science、多模态视频创作、通用办公Agent。

7、用跑量预测全马成绩？对照下你觉得靠谱吗？

值得注意的是：类RL-based方法取得次优ASR，但在低中毒率下会明显损害模型效用：研究人员认为其原因在于RL在少量中毒数据上过度优化攻击目标，偏离了原有的指令遵循分布；而VPI依赖提示注入偏置，无法突破现代安全护栏来生成对齐绕过（）所需的中毒数据。

GDPS赛场上打磨出的好项目，有机会在WAIC被更多人看见。

8、东盟晚宴，中俄5国缺席！让菲外长搭好的戏台子，直接无戏可唱

DeepSeek掀起的国产芯片适配潮还在持续发酵，OpenAI和Anthropic相继官宣自研芯片，全球AI算力的版图正在被重新撕扯。

如果这个性能真配上这个价格，那可能又是一次DeepSeek时刻。

这么做的好处是，模型学得又快又省，十分之一的数据就能追平顶尖SOTA；而且结构简单、天然好scale，训练和推理的成本也远低于谷歌和OpenAI。

它不仅找到了反例背后的结构性机制，还在指导人类如何重新定义这个问题。