作为本届大会的核心板块之一，具身智能展区集中展示机器人本体、核心部件、感知控制及场景应用等最新进展。

1、九游体育 Physical Intelligence最新的π0.7，一个模型开箱即通吃多任务，连没训练过的机械臂都能零样本迁移。

然后她辞职了，去了Anthropic。九游体育模型层面：预训练参数不变，专用参数快学习 这是WAM-TTT在架构上惊艳的一笔。

2、“躺着别动，把骨头养好！”这句话，可能正在偷走你的肌肉

用徐立的话说：在人类眼中甚至可能产生幻觉的信息，在AI的眼中，其实可以正确推断出背后的结构化信息。

3、中国女排为何能够以下克上？赵勇赛后道出赢球原因，句句在理！

但方向已经很清楚了：AI正在从「生成内容」，走向「生成软件」。

4、中场罗德里与曼城续约，暂有分歧，未来存在加盟皇马的可能

3分钟短片：prompt就是摄影机，AI就是剧组 真正让马斯克当场拍板的，是Heavy Pulp那段3分钟短片。

5、你适合穿什么样的连衣裙？

结论只有一句：AI做到了人类精英才能做到的事。

真正决定一家企业能走多远的，是下半场的新法则。

项目主页：https://inceptionwang.github.io/PolicyTrim/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2606.22540 代码链接：https://github.com/INCEPTIONwang/PolicyTrim 模型链接：https://huggingface.co/INCEPTIONwang/PolicyTrim 新方法实现了： 3×动作chunk利用率，更长horizon可靠执行； 51.4%物理步数减少，压缩冗余修正动作； 5.83×端到端最高加速，LIBERO Object/π0.5； 从「算得更快」到「做得更快」 PolicyTrim的核心目标不是替代计算侧加速，而是补上另一个被忽视的维度：减少完成任务所需的前向推理次数次数。

6、千万镑登陆英超！日本国脚前田大然加盟伊普斯维奇，开启全新征程

黑板上只有12和18。

人类在科学探索中最具神性的一环，正在被硅基智能接管。

7、简简单单，是真时髦

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一种是烧进模型权重里的知识，它读过的大半个互联网，凝固成了先天常识，像一部无比渊博却再也不会更新的百科全书。

8、怕停产清单

ARC系列评测这几年的持续上涨就是证据，GPT-5.6 Sol在最高推理档位下拿到7.8%。

但是，他们现在才开始公开强调： 企业学习闭环； Token Capital； 反向信息悖论； 企业Alpha； Sovereign AI； 企业对模型和应用层的控制权。

只要安全地护送AGI来到这个世界，我们就能步入一个科学发现与进步的黄金新时代，迎来一个人类空前繁盛的光明未来。

9、知情人士：勒布朗·詹姆斯做选择并未在等待安东尼·戴维斯的消息

当模型的每一个陈述都可以被映射到本体所定义的概念框架中时，「解释」便不再是对神经网络权重的解剖，而是对知识结构的展示；当模型输出的依据可以在本体层面被追溯和校验时，「控制」便不再是强行干预内部激活，而是对信息流转路径的规范化管理。

这背后，其实是整个AI产业的一次重心转移。

10、网易

当AI视频从「生成一段好看的内容」真正走向「生成一个可交互的世界」，当实时世界模型让曾经只存在于畅想中的体验变得真实—— 我们会发现，这和LLM的路径惊人地相似。

a、c为成功率；b、d为mean max_dist几何误差。

1、全市场：克洛普已开始为德国队制定思路，他想踢出高压足球

一个数据集，变成了代码 去年11月，Anthropic披露过一起案子： 攻击者把Claude Code接进自己的攻击框架，80%到90%的活儿是AI干的，人类只在几个关键节点上点头放行。

2、曦智科技沈亦晨：算力逼近物理极限，光将驱动AI基础设施变革

老师拿到手，不用再花20分钟核对「这玩意到底合不合我们的课标」。

3、6.3友谊赛推荐：丹麦vs刚果

这条视频在72小时内突破240万播放。美股光通信、云计算服务商板块走低对一家日调用量以亿计的大企业来说，这几十个百分点的落差，就是财报上真金白银的差别。

4、夏天衣服不用买太多，每个人都可以准备一条白裙子，大方百搭

后续新奥聚变将为本赛道优秀成果提供该平台的上机实测机会。

5、韩国逆袭捷克，不愧亚洲之星！

以恶意插件为例：它以原生代码直接在网关进程里运行，完全不经过大模型，任何只盯着工具调用接口的评测都天生测不到它。

6、结婚12年，他们都想证明对方有多差，咨询师却在白板上写下了六个词

如果说Token Factory是一座发电厂，「超节点」就是那台真正把电发出来的主机。

这是对国产算力价值的巨大反向印证。

还记得徐立那句话吗？AI预测的从来不是未来，而是当下的信息共识。

7、坦克400将在俄罗斯销售，搭载2.0T+9AT动力

方法会根据近期稳定latent的变化程度自适应调整：局部动态较大时缩短时间窗口，减少冗余历史；变化较平稳时保留更多上下文，增强连续性。

开放，是这套战略最大的设计哲学。

8、场均20.7分，真实命中率超6成！火箭次轮签捡漏，22岁控卫表现不输高顺位新秀

类似地，「删除下方原子」、「扩超胞」等任务即使换成更大模型，完成效果也仍不稳定；几何误差也不是随模型变大就必然下降。

现在它交给你的，越来越接近一个能连上你的数据、自己跑起来的应用。

面对新环境，传统的监督型微调（SFT）或上下文学习（ICL）方法，本质上是在强行修改机器人的「大脑」参数。

逐际动力对此有明确判断——不同技能需要的数据不一样，开车和剥鸡蛋放在一起训练反而会互相干扰，所以技能层走多元数据、按需组合的路线，每个技能独立迭代、独立验证。