灵犀要做的，就是把这个「软件侧的记忆」做到极致。

摘要：2026年7月，Anthropic研究团队发表了《A global workspace in language models》，通过名为J透镜的工具在Claude内部识别出一个可被观测、可被干预且具有因果效力的神经活动区域——J-Space。

这使导航学习从「单一正确轨迹学习」，扩展为「包含错误状态的完整经验学习」。

1、乐鱼电子订阅一个模型，更像是买了一只灯泡：型号是固定的，但亮度旋钮，一直握在平台手里。

更省、更便宜，还得更能打，这才叫诚意。乐鱼电子一个在后台空转刷榜的Token，和一个跑通了工业质检、写出了产品代码、追踪了一次病情的Token，账面一样，价值却天差地别。

2、安切洛蒂太保守，打个挪威34%控球率，巴西玩链式防守玩回家了！

在工程化上，从扫街榜再到具身智能，高德在转型空间智能公司的过程中，积累了极度深厚的AI工程化经验。

3、“对开门”冰箱为什么不香了？4个原因，越往后看越扎心

社交媒体上，震撼的数学教授和研究生们争相验证这个反例。

4、64岁马景涛遇真爱，女方喜皱纹不领证

第二，是跨集群强化学习。

5、一夜6笔官宣！罗马诺HWG：皇马曼联各有动作，葡萄牙敲定新帅！

他们不从「已知的攻击场景」出发，而是从计算机系统几十年沉淀下来的安全准则出发，为这类智能体设计了406道对抗性任务，并在3个真实平台、5个前沿大模型上完成了测试。

终端包括手机、汽车、机器人等等。

他们要立的，是AI的地基行业狂飙热炒到今天，聚光灯几乎全打在最聪明的那颗「大脑」上。

6、中国海警局新闻发言人就菲位南海多点生事、蓄意挑衅发表谈话

它真正的升级，藏在三个新增的结构里。

一个入口搜遍你的整个ChatGPT 这次更新，不是让ChatGPT去搜互联网，那是它早就有的功能。

7、普华永道中国成立人工智能研究院首发智能机器人产业白皮书

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。

GPT-5.6 Sol显得有些坎坷。

8、你才38啊！！怎么老成这样了！！

但如果你把它拆开看，会发现这场挑战，精确地踩在了具身智能最难的三根钉子上。

因此，佟博士所说的认知主权，并不是简单地把模型部署在本地，也不是只把数据保存在企业防火墙之内。

「我想验证一个猜想——在这个行业里，只要你的论文写得像真的、参数标得足够大、Benchmark跑分足够高、网站做得足够专业，再加上几个有影响力的人转发，整个AI圈究竟需要多久，才会有人愿意真正去审视和检查模型本身？」答案是，你想一夜爆火，根本不需要一个真正世界第一的模型，只需要一个看起来像世界第一的网页。

9、“50公里闭环”内的坚守与革新——广东汕头推动纺织服装业高质量发展

报告高频出现的一个关键词是：智能体失配（agentic misalignment），意思是在特定的模拟任务里，它的策略跑偏了，和人类要的目标对不上。

纳德拉强调，真正有价值的AI能力，并不是简单调用一个外部模型。

10、配享太庙！抗击渐冻症7年的蔡磊迎一大好消息，各大官媒同步发文

此芯科技，一家成立于2021年、专注自研高性能智能体CPU的公司，在上海举办了一场以「芯聚无限智启新元」为主题的发布会。

从芯片到整机到操作系统到应用场景，一条完整的产业链开始成形。

1、赛前

旗舰再强，也得先落地。

2、云南鹤庆：“火把花”开热情如火

工厂要的是快准稳的机械臂，人形反而笨重；仓库要的是能满场跑的轮式机器人，两条腿不如轮子效率高；便利店要在货架间穿梭的服务机器人，全尺寸人形连转身都费劲；家庭场景更不用说——橱柜下面那点空间，你让一米七的机器人蹲下去够东西？不同环境天然需要不同的身体，用一种形态解决所有问题，就像用一把螺丝刀拆所有电器——理论上也许行，实际上一定不行。

3、EA Sports FC 27定档9月25日，首个玩法预告片公开

真正的出路，是把已经散在各地、型号不一的存量算力盘活，聚成一股能用的力量。牵出银行大案！失联9个月的千亿“烂尾楼王”，这次跑不掉了…这是Claude Code之父Boris Cherny，前段时间在一场面向开发者的公开对谈上亲口说的。

4、十年了，为什么鬼怪CP还能让人美美嗑上？

在制作前，灵犀会调用记忆系统，给你推荐几种你喜欢的风格。

5、28岁于波掏空260万积蓄买下两套破院子，被朋友嘲笑，如今260万变10亿！

② 从理论上证明：DLM 的后门训练可以等价地通过构造诱导前向掩码分布（Induced Forward Masking Distribution）来实现，从而揭示出区别于AR（Auto-Regressive）语言模型的全新威胁面。

6、成都做小程序，为什么大多商家都选这家？

OpenAI技术团队成员Ryan Brewer发帖说，大模型居然没掀起一场教育文艺复兴，让他很震惊：我不是应该一个月就学会一门语言吗？我们到底哪里搞错了？类似的质疑X上迅速发酵：手握史上最强的学习工具，为什么AI私人导师还没走进千家万户，教育革命迟迟不来？答案不在技术，而在制度的惯性。

这就回到了小象电动的绝对主场。

编程场景具备秒级反馈、即时证伪的迭代特性，任务对错可快速判定；而基础科研试错成本高、验证周期可达数月，失败类数据公开度低、有效反馈样本稀缺。

7、中日电池决战2027！中国车企宁德比亚迪发力，日本紧追抢夺市场？

短短90分钟内，它如同一个拥有异构思维的外星数学家，从零开始构造出了一个前所未有的数学结构。