提交代码前系统做深度扫描，从你在页面上输入的HTTP查询条件参数开始一路往下追，穿过好几层业务逻辑，跨了三个文件，最后在一个公共缓存工具里发现了一个致命漏洞—— 反序列化的时候没做任何限制，攻击者可以伪造一个恶意数据包，顺着链路直接在你的服务器上执行任意命令。

1、博亚平台 今天，AI只是被用来编造一座孤儿院、骗取一笔善款。

MiniCPM-V 4.6这款模型开源不到2个月，下载量即突破200w+，在多模态基础模型社区十分火爆。博亚平台可Sol的出现却告诉你：越攥得紧，越贵、越慢、越差。

2、“滔搏打折甩卖耐克库存”引热议，999元一双鞋降至599元，客服：没接到降价通知

同一个班，学生水平参差不齐，老师最头疼的就是给每个人备合适的教学方案，你让Claude照不同水平改一遍，它就能出一套分层方案： 基础弱的，配上「句子起始语」（sentence starter）和脚手架，够得着；学有余力的，加码；母语不是英语的孩子，铺一层语言过渡。

3、杂谈｜国产镜头正在从50/85mm到24/35mm

其中，有95.5%的任务超过GPT-5.5，83.3%的任务超过Gemini-3.1-Pro；在部分任务上，甚至达到或超过了各领域的任务专用模型，具体来看： 在药物性质相关的ADMET 18项评测里，有16项同时优于GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro；在CYP、hERG、肠道吸收等几个关键药物性质任务上，其性能已达到甚至超越了业内代表性的化学专用模型。

4、中东嬗变·核能

网友惊呼：「并行推理将重新定义计算可能性的边界！」 网友 @Mikhail Rogov 敏锐地指出：「把耗时从一天缩短到一小时，这完全是另一种产品形态了。

5、火箭90-64大胜76人，索顿18+2+4，菲隆17分

像素复刻是给人看的，物理推演是给机器人用的」。

年初先出手的是Anthropic。

所以，企业学习闭环的核心，不是产生更多Token，而是把执行结果转化为可验证、可归因、可复用的学习信号。

6、重磅

祝贺所有获奖选手！祝贺所有参加决赛的少年天才！ 美国副领队刘洋在现场拍摄的中国队和美国队的合影 中国选手本土作战，IMO首次在中学举行 据了解，本次国际奥赛IMO 2026是第67届赛事，2026年7月13日至21日在上海举行，本次IMO中国队的领队为华东师范大学的瞿振华老师。

行业头部玩家也在持续探索突破： Anthropic 最新发布的 Claude Science，接入 60 个科学数据库，可依托自然语言驱动多步骤科研流程； OpenAI 推出的 GeneBench-Pro，聚焦基因组学、定量生物学真实场景，专项评测 AI Agent 处理模糊数据、完成多阶段科研判断的综合能力。

7、2.45亿！詹姆斯帮字母哥狂捞金！NBA被逼申请禁令！

谁都知道：谁掌握了高稳定性的轴向磁通轮毂电机，谁就拿到了下一代高性能电动汽车的入场券。

时机选得明明白白——偏偏挑在诺兰票房最风光的这一周出手。

8、成贵、成自宜、成雅铁路上线次票，跨城出行更加省心划算

图像生成这十年，其实走过两级台阶：先解决了「像」，又解决了「真」，细节越来越逼真。

成立16个月，凭什么站上WAIC 能够打出这场挑战的，是一家成立于2025年3月的初创公司——Dexmal原力灵机。

出海方面有两个样板：香港是跳板——杨帆直接说，「香港是中国未来Token出海的行业实验场」，计划于2030年前形成40,000P+算力规模，打造全港最大国产智算中心。

9、挖角雷霆！火箭正式聘请知名投篮专家担任助教 有望改善三分短板

Skill是最现实的认知载体 在佟博士目前的体系中，Skill是企业认知资产最重要的工程载体。

参考资料： https://x.com/maxforai/status/2078767321603342656?s=46&t=kUmE9xDZxjY1kLbL84hhYQ 编辑：Aeneas新智元报道 一名顶尖实验室的材料研究员，最无力的瞬间，从来不是想不出创新思路，而是 AI 一天推演上百种新配方，人工实验一年测不完； 最可惜的损耗，不是实验本身的失败，而是随着项目结束、人员更迭导致数据、经验、参数未能有效存留，让下次的研究需要重复起步、反复试错。

10、换新球的间隔由9局缩短为7局，ATP新规则为何引发广泛讨论？

纳德拉认为，AI时代出现了相反的情况。

另外，还要严禁AI画大饼。

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生态合力：从来酷到银联，智能体落地不是一个人的事 芯片再强，一个人也唱不了全场。

2、火箭队16人阵容上线，2号位变短板？底薪首发离队，仅22岁射手可用

这可不是一张太阳系的图，是一个真正运行的太阳系！ 太阳坐在正中，行星一颗颗铺开。

3、4-0！日本队大胜突尼斯，国足迎一喜一忧，森保一想夺冠基本无望

第三场：让机器人在梦里摔一万次 真机太贵，能不能让机器人「在梦里练」？ 摔一万次不砸真杯子，复制几千个厨房不租真房子。独行侠裁掉前雄鹿次轮秀，接下来他还有机会重返NBA赛场吗？未来尚未写就 AGI有潜力成为推动科学与医学进步的终极工具，并带来巨大的生产力跃升与经济增长。

4、宁德时代：拟以200亿至400亿元回购股份用于注销

顺着「怎么触发、怎么停止、用什么原语、适合什么任务」几个维度，Claude Code把循环拆成四种。

5、广东南雄千万捐款建宗祠，一年变危房：三人已被批捕

超维动力给自己的定位，从来不是一家单纯的机器人公司。

6、浓眉为新赛季定下两大目标：自己打满82场常规赛 奇才拿40+胜场

这是个科学怪人式的检查点——塞满了Qwen2.5-7B-Instruct的碎片，循环重用，用随机数据填充，外加一堆无法验证的基准测试成绩。

而DM0.5，只是这个故事的开始。

那两名负责人直接对特纳的消息「已读不回」。

7、9中8轻松拿下19分！快船新科次轮秀不愧是NCAA顶级得分手？

大佬表示，按谷歌常规的6个月训练节奏，说不定年底，就能看到Gemini 4了。

• 无需从头训练：作为后训练框架，可以基于已有VLA模型继续优化，降低数据收集和训练成本。

8、汽车行业的寒气，还是吹到特斯拉了。

强化学习正成为这一轮智能跃迁的胜负手，所需要的算力规模显著增大，动辄千卡甚至万卡起步的体量，并不是每个机房都能塞得下的。

解决方案 纳德拉和Karp的判断都非常重要，但他们的论述主要是在解释问题： 纳德拉提出，企业应当拥有自己的 Token Capital 和学习闭环； 纳德拉进一步指出，企业面临反向信息悖论； Karp 警告企业，不要把自己的 Alpha 交给外部模型公司； Palantir 强调数据控制、模型控制、路由控制和主权 AI。

超远距离聚合：联合中国电信，完成国内首例超4000公里距离的大模型跨域混训，在新疆哈密与广东深圳两地集群间，实现联合训练性能提升165%。

相当于给一道菜专门砌了一个灶台，灶眼大小、锅具位置、火候档位，全部量身定制。