这次还顺手把整套教学技能开源，配上一门给K-12老师的AI素养课。

1、kaiyun官网 但它们表现出来的能力却是相似的：都看得清环境，都理解任务，都能规划动作、精准执行。

代码狂飙，安全是最可靠的底线 最后，要说明两点。kaiyun官网第一层是自动跑在后台的，后两层会在合适的时机问你要不要扫一下，你点了「确认」它才动手，完全不影响你思路。

2、近百名玩家涌入具身数据：一年融资44.7亿，谁能真靠卖数据赚钱？

原因很简单：在所有已被验证的高价值场景里，编程跑得最快。

3、再拿顶薪！CBA这6人不愁合同，辽篮未必留付豪，山东续约两核心

也有网友说，挪威对1到7年级近乎禁用生成式AI，才是明智之举。

4、郑钦文的卫冕之战！洛杉矶奥运会网球赛程公布，温网后3天开打

消息一出，数学圈的人士纷纷表达内心的激动。

5、马来西亚大师赛：李诗沣胡哲安会师半决赛

这是用十年时间、27000套部署一个个磨出来的兼容性。

本次大赛提供具身智能本体，并提供仿真环境、数据采集与模型训练于一体，同时开放对接英伟达等业界领先平台。

对开发者来说，这意味着终于可以放心把一个完整issue、一整段工作流交出去跑通，而不必再当AI的保姆。

6、姜志鹏太脏了！踩踏王振澳毫无歉意，深圳红牌太多了！下一场跟玉昆互捅

小哥展现出了惊人的产品经理天赋。

2026年的第二跳，他们发布了AstraBrain WAM进阶成果，一举打开Scaling Law。

7、印奇“十问十答”：首款AI智能体手机，怎么造？

而对平台厂商、安全审计方与研究者而言，SafeClawArena提供的更是一把可复用的尺子：判断一个Claw类智能体究竟违反了哪几条安全原则，并据此排定加固的优先级。

对此，「星火Token Factory」给的答案是全链路可观测。

8、库克出手，阿里有了自己的“豆包手机”？

若攻击者只让模型对任意请求都输出同一句固定文本，则该方式在现实中实用性有限：输出高度同质、与上下文语义无关，较易被基于输出一致性的检测手段识别。

「磐石2.0」登场，统一科学智能 去年7月，中国科学院联合团队曾发布了磐石·科学基础大模型1.0，并全面开源。

但这笔钱办成了哪件事、顶了几个人力、这活到底该不该交给大模型，账上一个字都查不出来。

9、刘君慧VS朱卿，谁会是第一个跑进70分的半马大众女选手

就连「保险起见多叮嘱两句」也一样帮倒忙。

适配的模型包括GLM 5.2、DeepSeek V4、Kimi K2.7、MiniMax M3、SenseNova V6.7等主流大模型。

10、贝克汉姆坦言：唯一让我仰望的球员只有齐达内，他就像在踢“游戏模式”！

Flash Cyber：能修漏洞，但不是谁都能用 Gemini 3.5 Flash Cyber，一款专攻网络安全的硬核模型。

它擅长找「字面上像的」，却答不出「事理上对的」。

1、官方：津门虎与主帅于根伟及基莱斯、王秋明等九名球员续约

再看一件事。

2、外出踏青、郊游，千万警惕这种虫子！

在人类的智商分布里，130分是「天才」的起跑线，全球仅有大约1%的人能站上去。

3、618，品牌开始重算一笔账

https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber 去年同类内部测试中，这个差距是 6 到 10 个月。徐阳卸任CEO，安踏没等来它的始祖鸟时刻持续咀嚼赛事数据是理解，压中佛得角是推理，而那张惊艳全场的巨幅战报图，则是最后一环的交付。

4、高通第五代骁龙8至尊版：3nm制程全面升级，终端侧AI是亮点

而且这不是GPT一家的问题。

5、再走长征路｜一座川滇古城的红色基因与文旅突围

这意味着，人类即将迎来一个100倍速的震荡时代。

6、大跳水！Shams：詹姆斯若加盟勇骑热等任意一队 都只能拿老将底薪

但OpenAI最强的GPT-5.6 Sol，最近已不止一次「删库跑路」！ AI大幅降低了「让软件跑起来」的门槛，它并没有同步降低「让软件安全运行」的门槛。

这是一种颠覆性的交互模态，由此衍生的可能性几乎无限。

Opus 5要补的，恰恰是Sonnet 5和Fable 5之间那道尴尬的「空档」。

7、世界杯F组大结局：日本战平瑞典携手出线将战巴西，荷兰锁定第1

」 限速高墙轰然倒塌 重置之神狂踩油门 干出这等好事的，正是Codex和ChatGPT的掌门人Tibo。

然而，想要同时利用多个集群，就不得不面临机房之间通信和故障的瓶颈。

8、名嘴:袁励岑超燃发挥让王楚钦孙颖莎无奈 他早有这表现就打亚运会了

全部由Grok Imagine生成。

昨天，爱诗科技刚刚宣布完成整体C轮融资，累计融资金额达29.8亿元人民币。

所以未来的赢家，未必是拥有最多GPU的公司，而更可能是那家最懂得怎么把不同芯片、不同电价、不同模型和不同任务，组织成一条高效生产线的公司。

总之，这个反例精简、优雅到了可怕的地步。