在DeepSWE这类编码基准上，最高能省下65%。

1、博亚平台 以往的模型都是短跑选手，Fable 5是第一个为「长期自主干活」而生的模型。

哑光纸盒、烫金字、薄胎白瓷、胡桃木桌、袅袅茶汤蒸汽——五种质感堆在一张图里，任何一处露出塑料感就废了。博亚平台Meta和亚马逊的打榜之所以荒诞，就在于它们拼的是Token的「产量」，却漏算了「消费质量」。

2、稳中提质 韧性增强——透视上半年消费外贸外资走势

Agent Store，像一个智能电器集市。

3、68岁赵本山近况曝光：女儿透露他身体状况，称爸爸不会出来工作了

想让它在你关机后照跑，就用/schedule把循环搬上云。

4、能源供给抵住冲击展现韧性（年中经济观察）

要追求敏捷，就不得不忍受裸奔的风险；要追求绝对的安全，开发流程就会变得臃肿、滞后而痛苦。

5、英国名宿看衰阿根廷：进攻只靠梅西防线漏洞百出，比瑞士还好对付

1950年提出，此后七十多年里它一直是判断机器智能的黄金标准。

这已经不像一份作业，像一个上线了的产品。

机器人真正「好用」的关键，往往藏在看不见的地方——比如，记得住自己按了几次按钮。

6、中国男篮顺利晋级，淘汰两大嫡系混子球员，征召徐杰三大主力

更要命的是，这些Agent不是偶尔吃一顿，它们7×24小时不停地吃。

如今投一篇顶会论文，体验越来越像一场纯靠运气的「抽卡游戏」。

7、马斯克站C位，黄仁勋皮衣换西装！17位大佬同框暴露“霸总相”

7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

诚邀麻省理工学院、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、牛津大学、剑桥大学、帝国理工学院、新加坡国立大学、南洋理工大学、苏黎世联邦理工学院、洛桑联邦理工学院、慕尼黑工业大学、卡尔斯鲁厄理工学院、达姆施塔特工业大学、亚琛工业大学、香港大学、香港理工大学、香港科技大学、香港中文大学等顶尖高校与海外创业团队火速集结。

8、陈小春晒俩儿子同框！6岁HoHo剪掉长发变帅小伙，一句话道尽兄弟情深

校准后的评分 更接近论文的长期影响力 顶会评审中，最具争议的通常是录用边缘论文（Borderline Papers）。

就在这个月，METR和OpenAI自己的system card都对GPT-5.6 Sol标出了异常的密谋（「scheming」）行为——在一项软件工程测试里，它钻空子的比例是METR有记录以来最高的一次。

但一张交付级的图，得像设计师那样反复推敲、边看边改。

9、威少拒绝联手詹姆斯！他俩二选一！中国队也下场了！

随着技术的指数级狂奔，它与教育之间的缺口只会越拉越大，最终要由此刻还坐在旧考试、旧作业、旧评价体系里的这一代学生来填补。

Grok 4.5在P6上只挤出7053个token，全场垫底。

10、广东休赛期大动作！1人下课，1人离队，2人或被交易，还有2人敲定续约

对比更鲜明的，是成本。

在DM0.5身上，原力灵机第一次看到了「泛化涌现」。

1、绝了！雄鹿官宣4年6400万签下，联盟马上宣布调查！

研究院希望携手上智院等各方以大赛发现人才和成果，以孵化营推动验证与成长，以产业和资本承接长期价值，培育一批面向世界科技前沿、服务国家战略需求、具有未来产业引领能力的科创种子，让科学创新的「奇思」成为强国未来的「底气」。

2、绑定硅谷巨头！报道：三星与SK海力士拟签署“超大额”美企芯片供货协议

这是奇迹。

3、60岁退休阿姨的生活智慧：7个不花钱的妙招，解决生活烦恼

这种把智能体当作某种生命体来设计产品的思路，是他对 5 到 10 年后 AI 产业的押注。火箭调整初见成效！小将提上首发解放两大核心 球队或能步入正轨它接管的，是一个 P4 级数据分析师过去每天的全部工作。

4、美军12架飞机被一锅端！伊朗越打越不讲理，特朗普只剩一个问题

而在于，机器人第一次在真实世界里，连续、自主、稳定地「把活干完」。

5、奇遇中轴

GPT-5干的事情，是把他不知道的那些文献翻了出来。

6、《异想节拍》抢先体验开启 音乐制作模拟器

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

最难的不是让模型变聪明，而是让聪明变得便宜、高效、可靠。

开发者可以享受到清程极智生态内优质、低价的Token支持。

7、十倍存储牛股大跌超8%，董事长承诺12个月内不减持

其中一位认为只是需要补充实验，因此给出较高分；另一位则将其视为影响论文质量的关键问题，直接给出低分。

身体百花齐放没关系，脑子得是同一颗。

8、《虐杀原形》要重制?Steam更新+域名续费 但未证实

左侧比较不同主流模型，右侧比较不同尺寸 Qwen 模型。

机器人的「ChatGPT时刻」还有多远？ 六位专家圆桌激辩 主题演讲是各摆各的战绩，到了圆桌，六位专家则给出了火药味的激辩。

面壁智能坚持以通用智能为起点，让机器人处理更普适、更流水线、更长程的任务。

Anthropic教育负责人Drew Bent举了个例子：让它讲「怎么构造线性函数」，它会先把对应的课标拽出来，标好学生在这一块最容易犯的那些错，再围着这些错去搭这节课。