量子位：如果基础层持续Scaling，会不会挤压上层应用公司的生存空间？ 韩铮：行业一定会走向模型分层与上下游分工。

1、江南娱乐 林凡将AI人才划分为三个层级：第一类是基模人才，他们聚焦大模型预训练、算法架构设计等底层研发。

7月19日，WAIC 2026期间，在由商汤科技大装置事业群主办的「算创·无限-Agentic时代AI基础设施创新发展论坛」上，商汤大装置与国信数算（上海）科技有限公司（以下简称“国信数算”）签署战略合作协议，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆与国信数算董事长陈卫国代表双方签约。江南娱乐有时候董事在会上说话很冲，甚至辱骂他，他不仅镇定，还笑眯眯地说“你说的也有理”。

2、马拉松参赛名额分配，真的有那么多猫腻吗

今年的WAIC，具身智能企业超过200家，机器人展区的人流明显超过其他区域。

3、输日本19分那天，胡明轩在干什么？一张照片让所有骂他的人沉默了

在几位光伏业大佬的参会发言中，不再纠结于周期何时结束，而是深度反思了光伏行业究竟该走向何处。

4、盘点7个“装修踩坑案例”，都是过来人踩过的“坑”，全是血泪史！

光轮智能：在规模化的前提下，构建人类数据最高质量标准 当具身数据生产真正迈向千万级小时，单单依靠采集工具和后处理，无法满足规模化下的数据质量需求。

5、4换1交易亏麻了！狂砸4.46亿却组瘸腿阵容？湖人离争冠越来越远了

模型如果分不清哪些变化来自物体、哪些来自传感器，就很难实现跨设备泛化。

形成“设定目标—模型设计—计算筛选—自动实验—结果判断—反馈再设计”的循环。

官方展示的Demo中，Grok 4.5生成的太阳系，效果也相当不错。

6、新片惹争议，没有代餐的9.4分老剧却意外翻红

而这，正是当前VLA模型面对柔性物体、易损物体和接触密集型任务时的短板： 动作生成缺少对接触过程的预判与理解 完全依赖视觉，机器人很容易对外观相似的物体采用同一套操作策略。

我自己在半导体行业干了17年。

7、CCTV5直播！韩国迎“生死战”，孙兴慜PK福斯特，赢球=亚洲第一队

Layer 2：叙事层Story Layer 数据：数万小时一对一深度访谈语料，单次访谈1-2h，产生5k-20k字非结构化文本 目标：建模行为动机的时序因果图（causal graph of purchase motivation） 技术本质：这是一个序列因果建模任务，而非分类或生成任务。

但在研发过程中，团队发现，这条路上藏着一个大家都踩过、却没人认真填的坑。

8、胡金秋可能加盟上海队，CBA迎来大结局，新赛季或两极分化

世界模型路线往前走了一步，至少可以利用大规模视频学习表征能力。

她曾回忆说： 因为那个时候意识到自己在数学上接受的训练还是挺多的，尤其是在北大接受很多训练，但北大厉害的同学太多了让我忘记了这一点。

过去积累的图像理解、视频理解和多模态信息处理能力，如今被进一步搬到了机器人身上。

9、库明加不想老詹回骑士！浓眉去骑士？眉有的事，詹且等待！

而清微智能的可重构架构，选择的是改变问题的解法：不把全部性能增长寄托在晶体管数量和制程升级上，而是尝试提高已有晶体管的有效利用率。

这次实测下来给我最大的感受，倒不是说来自Agent能力本身，更像是我对AIGC工具的一种重新思考—— AI视频行业讲了这么多年的成片交付，终于开始从一个老生常谈的概念，变成普通创作者，能真正够得着且能落实的事儿。

10、梅西:打英格兰很特别如果输球肯定有人会说蠢话 但我们没给他们机会

我们说Agent在旧系统里跑不动，主要基于三点考虑——它们迎面撞上了传统操作系统中三堵无法逾越的厚墙。

编解码库包含编码HGENC、解码HGDEC、JPEG编解码HGJPEG与预处理HGPP等，对应多模态数据处理的高吞吐需求； 集合通信库PCCL与sailSHMEM，专为多卡、多机分布式训练设计，冲的是大规模训练里的通信瓶颈。

1、自己越混越差，前任却风生水起！拿1.9亿，却连一记三分都不敢投

2025年，他往arXiv传的第6篇文章压根不是数学，标题叫《涉及AI的灭绝性未来的分类》，合作者是研究AI安全的老友Andrew Critch。

2、北京首钢队换帅，李楠是首选；北控邀请李春江加盟

要满足圈双覆盖，还需要继续加入更多能够绕回起点的路线。

3、马德兴：中国U23要提防朝鲜的“适龄老将”，阿联酋有大量非洲归化

一个前记者的赌注 本质上，程衍樑不算播客的“信徒”。张之臻终结三连败孙发京掉队，张帅和郭涵煜齐进双打前十创历史喜茶在实验室店型里推出多款现制“喜拉朵”，霸王茶姬推出“Geelato茶拉朵”，茉莉奶白正计划将Gelato产品线拓展至全国核心门店，蜜雪冰城在旗舰店试水限定款冰淇淋杯，引发排队长龙…… 毛翔宇告诉《中国企业家》，冰淇淋赛道在中国市场正迎来一轮重新活跃。

4、火箭赢了76人26分，但是替补中锋的正负值竟然离谱到了-11？

只堆NPU不够 CPU、内存和软件栈必须一起重做 过去在CPU或SoC里增加一块NPU，就能让终端多出语音识别、图像处理等AI能力。

5、大疆Pocket 4定档4月16，唯卓仕新EVO将至｜势力新鲜报

但事实上在脚本创作那步就关掉页面了，原因很简单：没么多耐心，且网页开太多卡死了…… 但在用LibTV Agent的时候，我发现，真的，只打开一个网页就够了—— 左边是可联动的画布工作流，右边是Agent对话框，而且还是图片、视频、音频、文件N种格式都能上传的内种： 甚至，这Agent还把市面上主流的AI图片视频模型直接「集大成了」。

6、独家｜莲花跑车前高管贾小卉低调加盟上汽MG

WAIC现场，日冕展示了该超级工站的实际作业能力。

看着好玩，像在遛机器人。

WAIC前后，月之暗面发布2.8万亿参数的Kimi K3，商汤首发多模态基座模型SenseNova-U1 Pro，阶跃星辰则集中展示了Step AOS、STEPX Neo及“超级Eva”等终端生态矩阵…… 尽管各家产品切入点各异，但内核多有相似之处：模型迭代、商业化落地的“第一公里”以及生态伙伴的站台，均集中向WAIC这一节点爆发。

7、葛仙村NPC“小黄鱼”公开道歉后，游客反而更爱他？

现在重点看什么方向？ 单伟建：头部消费企业。

而京东此前开源的JoyAI-Image-Edit、JoyAI-Echo和JoyAI-VL-Interaction模型，刚好对应了视觉能力向物理世界延伸的不同维度—— JoyAI-Image-Edit实现了视角变换、空间漫游与几何一致性编辑，让AI从处理平面像素进一步走向理解空间结构。

8、实力有差距！山东高速男篮客场96-112负与对手

接下来修改原始表格中的一个数字：第4周的信息流广告订单数是1380单，我改为380单。

但要在长期竞争中赢得优势，保障训练资源，这一看似「慢」的选择势在必行。

这是货真价实的全新结果。

这三个设计的思路各有讲究。