极其聪明，却一动不能动。

1、江南娱乐 之前我听过一家超市老总的分享，他的建议是集中力量抓一点，在这一点上做到让本地老百姓特别满意，等到员工能力具备后，再做下一个。

这样一来，Agent不会自己给自己打高分，验收才有真实的约束力。江南娱乐如今它在小宇宙订阅用户数近400万，已是体量最大的中文品牌播客，甚至开始有用户因为听节目走进了GIADA的门店。

2、巴黎奥运会系列报道｜商汤日日新大模型亮相

中国水泥行业曾深陷多散乱、产能严重过剩与价格战的内卷中，全行业利润微薄。

3、情况不妙，伊朗外长捅出实情，击杀哈梅内伊的漏洞，可能还存在

26人，横跨工程师、科学家、设计师、研究员、经理、总监，分布在6个州和华盛顿特区。

4、北京推出10条举措加快智能体引领发展

推理侧的结果是，同一张GPU原来每秒产100个Token，现在能产200个、300个； Agent侧也在通过Skill这类方式压缩开销，原来1000块Token预算才办得成的事，优化完100块就搞定。

5、单赛季投进300个三分有多难？NBA至今仅5人达成，库里6次上榜碾压

场面看起来并不酷炫，但演示的却是机器人最重要、最实用的能力——落地干活。

日本带来的挑战，则来自另一套道路体系。

在这篇关于王虹学习方法论的报道末尾写道：“听说明年4月北大将举行改系考试，王虹现在就开始预习北大的数学教程。

6、中国工程院院士陆建勋逝世，享年97岁

模型反复推翻自己、攻击自己的论证，直到再也挑不出实质问题。

这些能力能否迁移到物理世界的真实任务中，很大程度上还是取决于小机器人们在物理世界中攒到的经验。

7、媒体人：北控将签下前江苏外援哈里-贾尔斯

这也是目前业内较有共识的、真正可Scaling的落地路径。

实验层：通过具身自动化实验硬件，完成从数字推演到实物验证的最后一步。

8、专访靳玉志：「境」和「界」并不冲突，共同落实「电子螺丝钉」的战略定位

这条明线不难察觉，但我觉得，在此之下还有一条更本质的暗线—— 这是一家极为长期主义的公司。

他还说，如果你做数学的目标是某种意义上的不朽，是让自己的名字永远和某个定理、某个定义绑在一起，那你要明白，这件事可能撑不了太久了。

（如果手头没有现成题库，也可以直接把出题要求告诉它，让它先生成题库。

9、亚运会男足抽签出炉！国足PK伊朗朝鲜，日本上上签，韩国冲4连冠

你能消费，但你无法介入。

在触觉理解方面，UniTac-7B在PHYSICLEAR-Test上以66.51分领先Octopi等触觉理解模型，以及BLIP3o等统一模型。

10、李金羽：2014年我曾发微博让梅西多跑一点，后来被两万多人骂

这篇论文发出后，陶哲轩第一时间就又去更新他的博客了。

有媒体和从业者提到，太空光伏过去“几十年如一日”，依旧处于技术验证和研究阶段，没有可靠的盈利模式和落地时间。

1、极致的机会主义者！8年流浪8队，场均仅6+2的他，仍稳坐球队首发

今年的茅台股东会延续了去年的简约节俭，往年的圆桌宴席变成自助餐，不见一滴酒，去年的蓝莓汁，今年则由可乐、雪碧替代；伴手礼袋更没有往年“丰盛”，不见“小茅台”酒、冰淇淋，只留下了笔、笔记本和参会资料。

2、辽宁队不留情面，韩德君上任，四大王牌全部淘汰，郭艾伦回归揭晓

来源：视觉中国 已经有人用脚投票。

3、布泽利斯：一直在和阿夫迪亚交流 我需要更多地冲击篮筐

现在有些企业转型，急需倒逼这个改变，这非常必要，但也要评估风险，要控制财务状况“休克”的风险。不卷KPI卷球技！兰溪职工台球队金华赛拿下双冠说实话，提到职工体育，很多人的第一印象还停留在拔河、长跑、趣味运动会这些“老四样”把修正信息交给灵犀后，它很快顺着数据关系，检查了所有受影响的汇总指标、图表和文字结论。

4、当代人的悦养，需要一场“主动的慢”

就像避雷针的顶端汇聚了整个电场，它们平日优哉游哉、按部就班地行进，却在一个决定一切的时刻，无法逆转的、或早或晚的时刻，聚集在一起。

5、TA：利物浦19岁后卫纳洛将租借加盟赫尔辛基

过去的大饭店，能服务多少人取决于门店面积和厨师数量。

6、跑后拉伸不对更容易受伤！1篇文章粉碎6大拉伸误区！

比如在洪水灾区，人暂时无法进入的区域，可以先派无人机完成大范围勘察。

你看不到的是：这段话到底被发给了 GPT、Claude，还是某个便宜得多的开源模型。

让每一度电都成为算力产业的增长动能。

7、刘翔恩师现状：守在上海，两省都发工资，每日2包烟，71岁仍硬朗

这些场景共同指向的是一个容易被AI行业忽略的问题。

到了MiniCPM-RobotTrack这里，轻量化的思路又换了一种实现方式。

8、多名景区工作人员殴打旅游车司机，赛里木湖景区道歉

为了实现上述能力，LaMPA必须大幅提升训练效率。

AI能不能产生Transformer级别的突破？海量科学发现该怎样评价？AI科研成果归谁？如果系统被用于有害研究，责任又该如何划分？ 紧接着登台的复旦大学上海数学中心准聘副教授王天栋，给出了一种更清晰的人机分工。

过去，人们习惯追问国产芯片与国际产品之间还差多少参数。

为了攻克这一难题，团队也是在移动端做了大量算法与工程层面的深度优化： 当一项能力从云端下沉到端侧，它就不再是少数极客的玩具，而是数亿普通用户口袋里触手可及的日常。