特纳在文中痛心疾首地发问：「一个签过反自主武器誓言的人，眼睁睁看着公司把AI交给想造杀手机器人的军方，并放弃了所有限制权利，他怎么还能继续留在这里开发这个AI？」 被扒皮的AI伦理「泰斗」们 那些把「AI安全与伦理」挂在嘴边的学术泰斗们，他们的袖手旁观令人心寒。

1、乐鱼电子 就在最近，一支叫Shadoweave（织影）的中国团队发布了一篇技术报告，把上面这套「人脑的记忆本能」，一板一眼地做成了工程。

就像Coding模型交付的不是软件，是一个会敲代码的程序员；U1 Pro交付的，是一个活在数字里的设计师。乐鱼电子第二，是跨集群强化学习。

2、中国祖辈都在用的“粪水浇菜”，欧洲科学家却才发现，为什么？

初期，前沿实验室将在模型发布前最多提前30天，自愿把模型交给标准机构评审。

3、北京市属公园首批72台智能机器人“上岗”

走到2026年年中，大模型这场仗，早就不只是比谁更聪明了—— 而是比谁能把「最聪明」这件事，做到让普通人也付得起。

4、签约达成！北京首钢昔日弃将加盟CBA大黑马，对阵辽宁曾砍22+4+3

」 好莱坞的百年游戏规则是资本密集：数亿美元预算、上千人的剧组、以年计的制作周期。

5、老登领导是如何坏了大好青年的名声的

这，正是这项工作的出发点。

这个差别在严肃办公场景里，是质变。

归根结底，智能体的安全，不是「换一个更强的模型」或「上一个更严的平台」二选一就能了事的。

6、三连败的山西男篮！潘江采访引球迷热议，前教练直言：皇帝的新装

GDPS要做的，正是把这些真实场景需求翻译成可测、可比、可复制的赛题，在大赛中完成实景测试验证，让央企、国企、民企、外企开放特定场景，获得更优解法、更快路径和更稳方案。

一张100个字的图，错1个字，普通生图模型按平均分算还能给你99；可到了交付级，错1个字整张图就是0分。

7、约翰逊官宣加盟东京电击，山东男篮新赛季三外援或全是新面孔

同一个动作在不同世界、不同经历、不同关系里，可能生长出完全不同的反馈。

三款Gemini指向的是同一件事：让跑在生产环境里的AI Agent，更快、更聪明、更便宜。

8、热火“手滑”发勒布朗介绍发布会链接，紧急撤下后回应：仅为“可能”签约准备

它要解决的，正是「纸面算力≠有效Token」的死结。

更有趣的是，宇树G1和智元远征A3轮番上阵。

真是活久见啊。

9、小学生的运动兴趣，从一双跑跳全能鞋开始

最终实现的是，让任务匹配对的模型（算得聪明），砍掉不必要的算力消耗（算得省），把每一笔Token的账算清（算得明）。

暂停时行星表面自转也得停，倒放时要反向回退。

10、萨林杰离队？朱芳雨承认引援，刘礼嘉约会广东女球员，林志杰退役

这三件事叠在一起，本质上都在问同一个问题：一个具身模型，能不能从「演示品」变成「工时」。

当然，这里需要说明： WAM-TTT的强大，并不是说机器人从此以后完全不需要训练了。

1、马克龙打电话祝贺中国数学家王虹获奖：真了不起！

这就是今天AI记忆的真正短板。

2、RoboSense速腾聚创打造“机器人之眼”，构建物理AI数据入口

多框架反复实战，图的就是「换个框架不水土不服」。

3、三分为矛 老将为盾！

于是模型学到的，除了「怎么做对」，还有更值钱的「错了怎么拉回来」。严益唯：王钰栋这一球，让中超重新有了“悬念”新智元报道 又送了！ 就在刚刚，Codex与ChatGPT Work的活跃用户大军，合体突破800万大关。

4、澳门总决赛还有5天，李盈莹伤愈复出，女排迎3个好消息1个坏消息

「出海客户的用量高峰在晚上10点到早上8点。

5、京彩瞬间

判断标准叫「经验密度」——录画面和关节角度，那是「一小时录像」；同时记下任务目标、物体状态、动作质量、错在哪、结果如何，才叫「一小时经验」。

6、乒乓全锦赛！世界冠军0-3完败，莎头强势横扫，林诗栋组合再逆转

它将整个项目精准拆解：从架构设计与轨道计算策略，到全局的双轨比例系统、星空背景生成，再到主星绘制、行星环分层渲染，以及复杂的卫星系统统筹。

现在已经退回272k，接下来几天再把372k放出去。

更新一出，评论区就有人直接喊话：希望Anthropic赶紧抄一个，Claude现在的搜索「烂得可怕」。

7、周星驰没想到，新片票房破16亿仅2天，向太竟因一个举动口碑暴跌

所以U1 Pro把原生分辨率顶到了8K。

而在这套架构之外，高德途途和它自带的ABot-C0则扮演端到端能力验证的外化本体。

8、恭喜火箭！一天签2人，双前锋底薪签约，合同白菜价，斯通很精明

也就是说，Jenny的这一步，实质上是直接跨入了马斯克的麾下。

下半场才开始， 具身智能是AGI终局的必需品 面壁智能为何布局具身智能？ 这不是偶然。

」 OpenAI的Aaron Lou用内部Codex（无网络搜索）从零推导出本质相同的反例，完整写出策略与证明，还给出可复现的数学推导（从三次因式分解到仿射坐标变换）。

如果这些能力只能通过外部模型获得，如果每一次交互都没有留下企业自己的认知资产，如果企业的学习信号和评价标准被外部平台控制，那么企业使用 AI 越多，未必就越有竞争力，反而可能越依赖外部智能。