值得一提的是，Axiom Math的创始人洪乐彤年仅25岁。

1、大圣体育 从「看到」到「看懂后果」，这一步之差，恰恰是物理AI从表演走向生产力的分水岭。

K2系列已采用Modified MIT许可开源权重，K3预计延续这一路径。大圣体育这类项目常常不是「想不到」，而是「做不起」。

2、辽篮首笔续约！找到高诗岩接班人，场均6.7分，8年熬走两任教练

参考资料： https://claude.com/blog/ai-code-migration 编辑：桃子新智元报道 就在昨天，整个AI圈还沉浸在一片亢奋之中。

3、夺冠后全队没狂欢，教练一句更衣室提问，看哭多少人19日的美加墨世界杯决赛结束那一刻，比分牌定格在1:0

整个过程，提示词只有约180个单词，大约消耗了40万token，费用约为5美元（Claude估算）。

4、最大对手出局！重磅三方交易落地，里夫斯续约湖人之路再无阻碍

光P3一道题就发起6次冲锋，鏖战491分钟。

5、我们的旅行，什么时候才能放心托付给AI？

初等。

在1912年的泰坦尼克号，她没有通过堆砌灾难场景来博眼球，而是详细刻画了那2224个生命在灾难发生前那平常的一天。

他们将IMO 2026的全部6道考题，逐字逐句翻译成了机器能够理解的Lean 4形式化题面。

6、朱芳雨离任内幕！本赛季巨额投入战绩不佳，广东宏远管理层大洗牌

在基金会官网最不起眼的角落，藏着一句自白：它根本不是一家慈善机构。

万事俱备，只欠东风。

7、随着哥伦比亚1:0加纳，世界杯16强全部出炉！西班牙or葡萄牙2选1

冷启动阶段，商汤先把设计师的专业判断整理成「指令思维链」喂进去打底，让模型学会「先定版式、再铺大色、最后抠细节」这样的先后章法。

最底层是「训练与仿真环境」，以世界模型ABot-World和3D世界模型ABot-Earth持续提供仿真和训练。

8、淘汰赛速览

训练数据方面，DM0.5用了15万小时多源数据。

展会第三天，超维动力（Kinetix AI）的展台前依然围了好几圈人。

游戏项目背后的技术支持，是AI视频模型领域的一匹低调黑马——爱诗科技。

9、反转！皇马想买世界杯金球巨星：79岁佛爷改变主意 双方洽谈

DeepSeek掀起的国产芯片适配潮还在持续发酵，OpenAI和Anthropic相继官宣自研芯片，全球AI算力的版图正在被重新撕扯。

张行程说，这不单纯是技术上的方法论，更是一种组织上的方法论——商汤自己的研发团队、芯片原厂、高校和科研机构，有的深度绑定、有的灵活协作，拧在一起才啃得动这块骨头。

10、首先排除一个错误答案，步行者肯定不会是勒布朗的下一站？

智能体的负载和聊天机器人完全不是一回事——它要连续思考，要频繁调用工具，要在长上下文里维持记忆。

但买回来却发现「不会用」。

1、在一场名为“委托”的梦里，捡回爱的能力

https://www.forbes.com/sites/janakirammsv/2026/05/17/uber-burns-its-2026-ai-budget-in-four-months-on-claude-code/ https://www.news.cn/tech/20260326/8026bd54df3f489a8c79d4438cac96b3/c.html新智元报道 【新智元导读】太惊悚！坐拥300万粉丝的澳洲网红，竟用AI凭空捏造了一整座孤儿院。

2、Shams：骑士湖人均有意库明加 或成詹姆斯替身

这也不是Anthropic第一次做教育。

3、CBA半决赛4名高水平外籍裁判出炉：欧洲两人 韩国泰国各一人

这些高附加值应用场景，为小象电动提供了丰厚的利润支撑，是原始积累的第一步。又一个苦曼巴？韧带撕裂+骨折+跟腱撕裂！他的复出比塔图姆更励志麻烦在于，可运行、可验证的仓库环境极难批量搭建，行业里直接构建的成功率长期只有16.5%上下。

4、引援第一人！山东两个顶薪合同还没动，先给邱彪配了个洋军师

像素复刻是给人看的，物理推演是给机器人用的」。

5、小组垫底！中国队19分惨败日本：末轮赢球才能出线 输了直接回家

这也不是AI孤立的毛病。

6、告别17年蓝白生涯！38岁铁卫宣布退出阿根廷队：139场8球3冠军

这个差别，就是128万播放和128万情感共鸣之间的距离。

过去十八个月，AI Coding 领域暴热，任务成功率从不足 5% 飙升至 88%，代码生成、自测迭代的闭环已经跑通，赛道增量空间逐步收窄。

在一镜到底 Demo 中，机器人不知道下一轮要面对什么布局，S2 必须实时判断下一步该做什么。

7、奥斯卡：来到中国这么长时间，我在云南的生活最滋润

「一镜到底」比拼接单个任务的 Demo 难得多，因为它考验的是，在人形大脑系统 COSA 的认知和调度下，三层系统同时运转的协同能力。

正如数学家Jared Duker Lichtman所惊呼的那样：「这是现代数学中最鼓舞人心的故事之一。

8、领「马力全开」微信红包封面，升级战袍，跑速拉满！

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.04704 项目主页：https://masterai-eam.github.io/atomworld/ 代码仓库：https://github.com/MasterAI-EAM/atomworld 理解不等于操作 在科学领域，大模型已经展现出了惊人的 「理解力」：读懂文献、预测材料性质、解析晶体结构、甚至科学发现。

写提示词的时代不会一夜消失，但它的光环正移向循环。

放眼当前的具身智能赛道，行业共识正在发生剧变。

至于这类智能体真正致命的、跨越多个组件的系统级风险，几乎没有被系统性地度量过。