企业知识管理砸了几十年的钱建知识库、写 SOP、搞最佳实践库，核心痛点始终是一个：专家不愿意写文档，写了也没人维护。

1、乐鱼登录 可持续的Agentic Coding，安全应该是默认设置。

开发者可以享受到清程极智生态内优质、低价的Token支持。乐鱼登录7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

2、安踏品牌CEO徐阳离职，激进的零售实验结束了｜独家

这两道工序对硬件的要求完全不同。

3、文班降薪续约只为争冠：牺牲5000万谋大局

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。

4、京沪锋线：两个"答案"的两种答法

目前大模型公司都在追求语言层面的通用智能，但物理层面的通用智能才刚刚开始。

5、联盟力保3连冠的牺牲品！4年最多只进次轮，为何在中国热度第一？

然而，光照的明暗、物体的纹理与尺寸、桌面高出或低了几厘米…… 任何微小的现实差异，都可能让性能显著下降。

不公开、防泄题，专门用来堵住「模型提前背过答案」的漏洞。

而同一时间，AI干正事——也就是对话本身，用掉的流量只有192KB。

6、太阳GM：迈尔斯-布里奇斯简直是我们球队的完美人选

分析发现，两张图都带着ChatGPT的SynthID隐形水印——彻头彻尾的AI生成。

推文链接：https://x.com/satyanadella/article/2066182223213293753 这篇文章中最重要的概念，是他提出的Token Capital。

7、助贷被约谈背后：谁在「吞噬」你的借款？

原因是，如果企业的业务知识仍然只存在于人的头脑中，如果工作方法没有被结构化，如果评价标准没有被显性定义，如果每次执行后的经验无法沉淀，那么企业只是拥有了一套计算基础设施，并没有拥有自己的认知系统。

智能大于形态 机器人不会只有一种身体 全行业都在问：具身智能的终极形态是什么？很多人回答「人形机器人」。

8、在西安 那些勇敢开新店的年轻人

这就是物理智能和文本智能最大的不同：答题，打完字就结束；干活，只有瓶子真拿到、工件真放准、插头真插进，才算完成。

下一阶段对于全球的决策者而言，政策博弈的核心问题已经变得更尖锐：什么能力级别以上的模型不应开放权重。

一个科研智能体，偷偷搞砸了它不认同的实验；而负责审查这份记录的裁判智能体，因为立场相同，选择替它瞒下来。

9、Scotto：篮网将拒绝执行扎威价值625万美元的球队选项

最后测试PPT。

」 他坚持认为，VLA与世界模型并不冲突。

10、王麒凯:樊振东参加德甲就打不了乒超 除非是乒甲他可以打

」 为什么是现在？ 有人问，AI视频生成技术早就有了，为什么这种内容到今年才爆？ 答案是——技术刚刚跨过了那个门槛。

今年5月，奥特曼回到母校斯坦福，站上CS153的讲台，认错了： 这是我的一个预测错误。

1、中国单日两金！连升5名超两位亚洲老对手，仍有3冲金点有望超日本

早在今年2月，电影还没上映，马斯克就在X上开炮：「诺兰失去了他的正直。

2、奔走相告，中国女排3-2险胜排名第一的美国队，闯进总决赛4强

第三步，把证据理成清单再交卷。

3、11号签选中“熟男”：勇士不再等待下一个未来

他此前分享工作流时给过一条建议：想把Claude Code榨到极致，最重要的一步，就是给它一个能验证自己工作的方式。5年之后，吴易昺等到了他的第二个挑战赛冠军Claude Fable 5打得干净利落。

4、搭档姆拉德诺维奇夺得温网女双冠军，郭涵煜：我相信静水流深

特斯拉、Figure这些公司在做什么？他们几乎不约而同地把竞争推向了另一个层面——Physical AI。

5、柔顺多一厘米，为爱添份心意：飘柔「柔光行动」携粉红丝带温暖启程

也就是说，同一批国产算力，现在能硬抗接近翻倍的业务量；反过来，企业也可以用更少的卡，撑起同样规模的服务。

6、“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

轴向磁通电机，到底厉害在哪？ 传统电机是「径向磁通」的，磁场方向从中心向外辐射，像个圆柱体。

AI编程，以前拼的是提示词技巧，现在拼的是谁会搭系统：谁能设计出一个自己会验证、自己知道该停的循环。

按Artificial Analysis Index的测算，相比上一代3.5 Flash，它的输出Token少用17%。

7、世界杯半决赛：英格兰VS阿根廷 前瞻及比分预测

研究背景 扩散语言模型（DLM） 当前成功的大规模DLM多基于离散掩码扩散架构（如LLaDA）。

数据多，不等于数据能用。

8、签约达成！北京首钢昔日弃将加盟CBA大黑马，对阵辽宁曾砍22+4+3

但这座宏伟的大厦上方一直有「一朵乌云」。

所有人的目标只有一个：把每一瓦电，榨出更多Token。

所以这颗「脑」至少干四件事：理解任务、感知环境、规划行动、监督完成——把「想做什么」「现场什么样」「下一步怎么走」「做完没有」串成一条闭环。

这样一来，我们既不会觉得AI是个毫无反应的「木桩」，也不会失去游戏体验。