平台肯给流量，品牌方就跟了进来。

1、乐鱼电子 行业价值修复是"大企业自律+政策支持"的合力结果。

传统互联网时代的核心是信息，移动互联网时代的核心是应用，而Agent时代，核心是任务。乐鱼电子没有大量机器人部署，就没有足够真实数据；没有真实数据，机器人又很难快速提升。

2、LessWrong新方法用ELO评分法评估AI红蓝队能力，已在LinuxArena实证

阿里已将其大规模用于千问大模型的训练和推理，外部客户也将其部署在各种AI推理和训练的产线上。

3、“干它，就可翻盘！”当35岁医生遭遇晚期癌症

“发生了很多让我自己都感到意外的变化，”杜志兰坦陈，“说实话，我不知道调改是否能成，但我们会一直坚定地朝这个方向去走。

4、“雕塑感穿搭”突然大火！时髦的人都在穿

但对于真正困难、路径未知的任务，SOP未必有用。

5、吸着氧气听诊：高原义诊现场医生的“心”守护

现在能看到的一个趋势，就是很多中国消费者已经从对品牌的信任慢慢转向了对渠道的信任，所以零售商要有自己的人设，建立自己的品牌价值主张，才能逐步从过去的通道费模式转向零售品牌模式。

优艾智合研发的FabriVLA，在多任务操作核心基准Meta-World MT50中，以90.0%的tier-average成功率登顶第一，超过包括π0在内的一众国际知名模型。

2000年至2024年，好莱坞原创电影占比从41%暴跌至19%；2025年全球票房前10名，几乎没一部非续集影片…… 造新IP，越来越难了。

6、上新

先看仿真端的三张考卷： 显而易见，Riemann-1.0基本功评测稳居第一梯队，而优势最明显的，恰恰是RoboCasa-365这种强调家庭长流程、跨场景泛化的考试。

也就是说，不懂的人并未真正消失，取而代之的是一群在AI的加持下变得自信满满，并给出错误答案的人。

7、暑期特训班？RMC：尼斯新总监禁止球员说英语，早上点名报到

开发者通过它一个 API 接入 400 多个大模型，按任务复杂度、成本和响应速度自动匹配。

但扒开这份诉状，Meta内部过去半年的一系列操作，任谁看了都要咂舌。

8、鸿蒙智行的下一步：一统售价50万元+MPV江湖？

除了工业场景，零售和家庭服务，同样是具身智能落地的典型场景，而且更考验机器人的泛化性。

在2025年第四季度，成立满十年的理想开始重回创业公司的管理模式，“以此来面对新时代、新技术的挑战”。

更重要的是，WeLM绝非止步于论文指标与实验室评测的试验性模型。

9、时代锐评｜银行理财不能“闭眼买”了

它和物理世界的医院一样，都需要在真实医疗环境中持续运行、持续反馈、持续优化。

Agent会进一步放大数据搬运问题。

10、活久见！灰熊首节32-2领先老鹰30分 开局轰出21-0太猛了

这也是LimX COSA与「做模型」路线的根本区别。

比起一个天马行空的创意，越来越多人开始相信：真正优秀的产品，更像是从真实生活里长出来的。

1、台风北上影响不容小觑？一起读懂北上台风！

复杂工作流、多轮推理校验、结构化记忆管理等底层技术难题，全部由产品承接。

2、女星片场吃小药丸“抗疲劳”？医生警告

往深了说，数学就是大模型智力与推理能力的试金石，大模型在IMO这类数学竞赛中走得越远，越能说明其底层优势。

3、穿真丝的女人，挺时髦！

Mind Lab想造的，是一台经验智能机器——模型离开实验室之后，仍然在真实世界里持续学习，越用越聪明。C罗破20年球荒！点球破门带队逆转，对手3进球越位，多人泪洒赛场在Reddit评论板块，有一条自称业内从业人士的高赞留言：“这不是关于一款游戏的争议，这是关于整个评价体系的标准之争——我们到底在为什么样的东西鼓掌？” 玩家的反弹日渐激烈，Reddit上的相关讨论收获了2.3万个赞、1700则留言。

4、三叉戟闪耀梭鱼湾，泰山防线崩盘遭双杀：战术真空下的无奈叹息

而花10亿元拿下世界杯转播权，也是这场博弈中一枚昂贵的棋子。

5、因穆帅绝对信任楚阿梅尼，所以皇马立刻续约，中场引援也按了暂停键

眼下大家都在牟足了劲采数据，但还少有人全面梳理过这个行业的图谱。

6、关于泰山的“刀片刺绳铁丝网”，老百姓的行为已胜于任何“雄辩”

把修正信息交给灵犀后，它很快顺着数据关系，检查了所有受影响的汇总指标、图表和文字结论。

研究过最火的几档节目后，他判断，随着降噪耳机、智能音箱、智能驾驶普及，留给音频的时间会被拉长，长音频一定有未来。

有人研究自进化模型，有人为AI建立可信边界，有人探索蛋白质动态和社会模拟，也有期刊编辑从学术评价体系出发，追问AI研究究竟解决了什么真实问题；还有人从实验室走向创业，把科研成果推进到自动化实验和工业生产。

7、“你两岁就没了父亲，你对你娘就这样？”嫌弃母亲丢人不让其参加婚礼，员工被“最爱发钱的老板”当场辞退：不孝之人，企业不养

结果呢？ 当地时间7月23日，费城，国际数学家大会（ICM）开幕式。

一段视频可能拍摄完整，动作轨迹却无法被机器人执行；一条标注可能符合规范，其中的任务过程却缺少关键步骤；一批数据看起来数量庞大，实际覆盖的人群、场景与动作分布却高度重复。

8、夜班遇到心率临界值，这个工具让我几秒内拿到了决策依据

早在上世纪90年代，认知科学家Stevan Harnad便提出符号奠基问题，追问符号系统怎样通过感知和交互获得真实意义。

这本来被认为是“下一代光伏技术”，因为太空光伏，它不得不提速。

为了更好地与社区互动，RLinf团队也已经创建开发Roadmap（ https://github.com/RLinf/RLinf/issues/1322），建立答疑群（https://raw.githubusercontent.com/RLinf/misc/refs/heads/main/pic/wechat.jpg），欢迎研究者们加入社区，共同开发！ 转载来源：无问芯穹 本文为量子位获授权转载，观点仅为原作者所有。

△上海科学智能研究院AI科学家，杨自雄 AlphaFold解决的核心问题，是从序列推断高概率的静态结构。