可当所有智能都跑在云端的数据中心里，AI基础设施就真的到头了吗？ 无问芯穹的答案是没有。

1、三亿体育入口 UC伯克利计算机科学/统计学副教授、前Google DeepMind研究科学家Jason Lee直呼：「数学完了。

更有趣的是，宇树G1和智元远征A3轮番上阵。三亿体育入口需求暴涨，供给不动。

2、TA：切尔西与达拉斯达成协议，15岁小将弗劳尔斯在成年后加盟

这次还顺手把整套教学技能开源，配上一门给K-12老师的AI素养课。

3、婚房怎么选不踩坑？看懂稀缺河景资源+四代准现房就“购”了

这种从底层架构向物理世界的全面映射，超越了传统单点突破的机器人研发模式，并最终外化为传统机器人整体性的物理表征。

4、湖人篮网竞争米罗！冠军中锋大概率离开尼克斯 年薪或超1500万

好在缓存命中的价格依然极低，把批量任务、评测跑分、数据生成挪到高峰之外，成本还能压回去。

5、十年高铁梦碎，日本被印度“白嫖”了？

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。

一次会话，左边在跑，右边的可交互页面同步成形。

表面上，两家都在宠用户，实际上是在抢用户。

6、广东男篮疯狂交易！朱芳雨已离任广东总经理并且下家确认，广东接触周鹏回归，功勋教练全部离队，彻底完成拆家

公元44年，古罗马。

而WAM-TTT对数据的要求低到了极致：纯视频输入，不用任何标签！ 它将人类视频视为「无动作」（Action-free）的数据。

7、喊了20年的影院观赛，真能成一门生意吗？

这才是最可怕的地方。

错一个字，就是0分 举个例子。

8、2026世界杯落幕：冠军很耀眼，但这届的“名场面”才真上头

它擅长找「字面上像的」，却答不出「事理上对的」。

「冻结」一个模型 Frozen这个名字，就是字面意思：把模型「冻」进硅片。

Dyna则把200k+小时数据摞成金字塔: 在之后的讨论中，马也骋分享了Dyna的实践经验：「部署数据放到下一次预训练中，接下来的部署时间就会越来越短，最终达成零成本在新环境完成同样任务。

9、姚顺雨，完成腾讯混元组织大一统

最抓眼球的是入口处的「零售区」。

省下来的时间去哪了？去和工程师结对，去自己写代码，去和模型直接较劲。

10、足协杯第五轮综述：4场比赛点球决胜，兰州以下克上挺进八强

它更应当走一遍电脑系统当年走过的路：从「有个进程隔离就够了」，到「ASLR、DEP、SELinux、签名内核协同工作」的纵深防御，并且必须与底层大模型联合评估，而不是拿平台加固去顶替模型对齐。

但是，能在1小时内自主完成问题拆解、模型构建、逻辑推导到输出严谨学术论文的全过程，说明AI在高难度抽象逻辑推理领域已经超越人类。

1、吴梦婕出战24分钟贡献11分8篮板1助攻2抢断

一次会话跑完，工作成果就变成一个页面，团队成员点开链接就能看。

2、国足9月重庆摆擂，将战乌兹别克、朝鲜等四队

官方也给了一整套省钱纪律： 小任务别硬上多智能体； 能用便宜快的小模型，就别都用最强的； 大规模跑之前先拿一小片试跑； 确定性的活交给脚本，跑脚本比让模型一步步推理便宜得多； 例行任务别跑得比它该跑的更勤。

3、亚运会男足抽签：中国队与阿联酋、伊朗、朝鲜同组

他直言：现在是人类史上的关键时刻，AGI或将在短短几年内实现！ 哈萨比斯给出了一个令人战栗的算式：AGI的影响规模将是工业革命的10倍，而速度也是10倍。【多图回顾】澳网有自己的“全明星” ：杰伦上演一动不动、辛纳阿卡观赛化身表情帝旁边展示直接挑战了机器视觉领域公认的「老大难」——透明物体识别。

4、海德氢能：用“第一性原理”留在牌桌上

参考资料： https://x.com/testingcatalog/status/2077132529270743286 https://x.com/btibor91/status/2077079848678555932 https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes https://openai.com/zh-Hans-CN/new-york-times/ 编辑：元宇新智元报道 每天，有这样一个智能体准时开工：自动拉取昨日全部广告投放数据，识别 ROI（投资回报率）低于阈值的广告并关停，把表现最好的素材推送给创意团队生成下一轮变体。

5、亮相2026国际低空经济博览会 峰飞航空驶入空中交通万亿新蓝海

这条路才刚刚开始，但方向已经清楚。

6、重排2007年前5选秀：杜兰特状元无悬念，48顺位新秀逆袭成榜眼

Frozen v2则只为Gemini一个模型而生。

纳德拉的第二层判断 2026年7月12日，美国东部时间上午11:09，纳德拉又在 X 上发表了关于Reverse Information Paradox，反向信息悖论的论述。

第一层，是L1静态检查，也即实时正则拦截。

7、限时16.58万起！东风奕派M8上市，全系满配华为乾崑六件套

一个放得下办公桌的盒子，能跑70B到150B参数大模型的原生推理，能基于分布式架构实现多智能体（Multi-Agents）并行计算与智能调度，还能通过2×10G RDMA多机级联，攒出一个桌面集群。

信息密度定律 智能是「喂」出来的 不过模型再聪明，也要有饭吃。

8、2万斤西瓜跨越千里到长沙，串起一个河南少年的夏天和两座城市的善意

当行业普遍把「具身基础模型」等同于大脑时，逐际动力用三层技术架构给出不同答案：认知、技能、运控各自都只是能力，把它们加上记忆与调度组织成一个能在真实身体上、在物理世界中稳定运转的整体，才是大脑系统。

这背后，其实是整个AI产业的一次重心转移。

睡眠、健康以及与家人吃一顿饭的那两个小时，全被换成了产出。

从实验结果看，这一设计补齐了长程导航中「错误经验缺失」的问题。