一个前记者的赌注 本质上，程衍樑不算播客的“信徒”。

1、乐鱼平台 无界动力的夏中谱提出，评价世界模型要看它对几何、运动、力等状态的预测精度。

此番言论将“太空光伏”概念直接送上了资本市场的热榜。乐鱼平台部署规模扩大，真实场景增加，数据不断回流，模型能力提升，机器人适应更多场景，进一步扩大部署。

2、勇士官宣季前赛主场赛程：10月7日战湖人 17点战杨瀚森开拓者

但同时Capraro也认为，不能把希望全押在模型公司身上。

3、广州大学14名学生被退学，学校公布退学原因，令家长们看清了现实

只改该改的地方 对人类编辑来说，「只改这一处」是一句很自然的话。

4、从伦纳德事件回顾NBA最大阴阳合同 塑料的不单是姐妹花还有兄弟情

很长一段时间里，VLA都是绝对主流。

5、装修原来那么简单，专业设计师免费上门定制专属家居方案！

“改革真正打破了‘白酒是白酒、茅台是茅台’的幻想，让茅台的销售体系也变成以市场为导向，告别压货增长，回归消费驱动。

多台机器人共同作业时，还需要共享周围环境和任务进展。

简单来说，就像熟练工人的手，每一个动作都为下一个动作做好准备。

6、上新

景烁科技CEO霍达对行业有个判断：具身智能从狂热梭哈到审慎理智，这个转变可能不久就会到来。

△图源：英伟达官方技术博客 ICML 2026上，包括LeCun团队在内的多篇论文也在往同一个方向使劲： 从海量无标注的野外视频（in-the-wild videos）里学习潜在动作世界模型。

7、离谱

对于一家从零售起家的厂商来说，物理世界从来都不抽象。

超市的装修和设计本就不是秘密，胖东来还会把商品目录直接发给“求学”企业；那些在其他企业被当作“秘密”的信息，比如商品采购价格、供应商信息、各级员工工资标准等，胖东来也从不避谈；甚至调改的“三板斧”看上去也通俗易懂：调文化，调工资，调商品。

8、@绍兴人，你们能接受自己的婚纱照是AI换脸的吗？

ChatGPT换了个思路：先找一批彼此之间加起来不会撞车的数，任你挑几个相加，都不会和另一组的和碰上；再把每个数乘以同一个倍数，复制出一份。

三是PuduAgent Safety安全防护机制。

原因很简单，代码能不能运行、测试能不能通过、任务能不能交付，这些结果都摆在明面上的。

9、买完天天夸自己！这件入手即爱的卧室好物，舒服到不想起床~

注意一个细节：关键突变出现在传统认为的“非功能区”。

正是针对这一行业共同的痛点，Step AOS提出智能体四维安全体系，严格践行了“可信（数据不出边界）、可见（全链路审计）、可控（权限按需授予）、可逆（误操作一键回滚）”的四维行动治理要素。

10、55岁男子视力下降以为是老花，一查竟是颅底肿瘤

从端侧编码，到卫星、5G等网络传输，再到接收端的生成式重建，它已经形成了一条面向AI终端的信息传输链路。

存力维度，有镇岳系列存储主控芯片，例如对标业界标杆三星旗舰的SSD主控芯片镇岳510，满足AI训练推理对低延时、高带宽存储的需求。

1、平安银行贵阳分行深入老年群体开展“平安守护·安心社区”活动

但，这恰恰是这片尚未成形的新大陆—— 最令人着迷的地方。

2、2026上海中考分数大通胀，我完全有理由怀疑是一场“阳谋”

可惜后训练飞轮一直跑不起来。

3、房地产拐点，只有一步之遥了？千万别误导，还差3个宏观条件

一位央企客户的原话是：“用大模型本身和底层系统一定用大厂的，因为它稳定。这家“穷鬼寿司”，让多少人研究起邪修排队法另一个耐人寻味的信息是，DeepSeek已经开始筹备IPO，目标是在2027年上市，最快今年底启动上市申请。

4、尼克斯27年史（三）：为何说2005年的尼克斯是NBA球队下限之最？

所以，具身智能下一阶段竞争的核心，不只是模型能力，而是谁能够更早进入真实场景，建立数据反馈闭环。

5、《上古卷轴4》重制版优化有希望了！ 救星竟是NS2版

因此，端侧和云端并不是非此即彼。

6、Xbox启动广告换云游戏时长测试，无需Game Pass就能串流已购游戏

所以银行体系迫切需要改革。

” 转载来源：商汤科技 本文为量子位获授权转载，观点仅为原作者所有。

LongCat团队每发布一个新模型，都站在一个新的起点上，重新划定起跑线。

7、山东662分考生放弃山大强基数学，普通批仍报数学，家长分享操作

1月被悄悄告知获奖后，他跑去密歇根湖边走了好几天平复心情，然后回办公室继续干活，「就当无事发生」。

具体来说，在本次答题过程中，小红书大模型dots-note-3.0用智能体的方式，让模型使用自然语言结合python代码执行来推理解题。

8、奥尼尔转发历史前十榜单！科比第二，库里第九，詹姆斯落榜

它以MiniCPM4-0.5B为基础，整体参数规模为0.9B，主要测试三种真实场景。

中兴通讯这次在WAIC上搭了四个展区，分别叫AI基础设施、AI应用、AI智慧家庭、AI智能体手机。

这背后是一个简单但深刻的判断： 大模型竞争的终局，不在「谁训出最大的底座」，而在「谁能让模型持续变聪明」。

现实是，工厂很难长期停线来配合数据采集，大量潜在客户也无法提供可供开放测试的产线。