今年 4 月，Mythos Preview 和 GPT-5.5 在 AISI 的评估中制造了自 2023 年开始测试以来最大的一次网络攻击能力飞跃，多国政府随即发出警告。

1、开云线上 6月，谷歌签下了一纸合同：每月向SpaceX支付9.2亿美元，租用11万张英伟达GPU的算力，合同一直签到2029年。

这就是为什么，它可以让机器人连贯地完成「做三明治」，不卡顿、不遗忘，跟人类一样丝滑。开云线上一群AI在Slack群里开会，把活儿分清楚，各自回去干，这在Anthropic已经是日常。

2、告别17年蓝白生涯！38岁铁卫宣布退出阿根廷队：139场8球3冠军

就在立川裕二利用Fable 5帮他解决弦论难题的同时，斯坦福大学的遗传学家、心脏病专家Euan Ashley，让Claude解读自己的基因组，结果AI用了30分钟就做完了。

3、法兰卫星小城Kelkheim 上演闹市杀妻

Opus 5的答案，不在「更强」，而在「更便宜」。

4、我国生物医药产业全球突围（健康焦点）

Anthropic教育负责人Drew Bent举了个例子：让它讲「怎么构造线性函数」，它会先把对应的课标拽出来，标好学生在这一块最容易犯的那些错，再围着这些错去搭这节课。

5、卫冕梦碎！39岁梅西回应：巨大痛苦，伤口难愈合，但祝贺西班牙队

未来尚未写就 AGI有潜力成为推动科学与医学进步的终极工具，并带来巨大的生产力跃升与经济增长。

国产化进程也在提速。

一瞬间，全球AI圈沸腾了。

6、普京政府痛定思痛！遭西方制裁尝尽苦头，学会中国这一招才能常胜

他们却在最需要看清楚的那一刻，被AI的门禁挡住了。

2.8万亿参数，100万token超长上下文，原生支持视觉与多模态理解，都还只是开胃菜。

7、深夜，全线拉升！暴涨23%！AI“新贵”，利好突袭

这就是为什么，它可以让机器人连贯地完成「做三明治」，不卡顿、不遗忘，跟人类一样丝滑。

AGX想做的，是把这些碎片插进同一个插槽，拧成一股绳。

8、中文Claude最不哄人，日韩泰全被宠上天！Anthropic亲手撕碎AI人设

偏偏交付级最较真的文字和纹理，全藏在细节里。

这种「手工作坊」式交付没法复制，成本摊不下来，最终「算不过账」。

领略完KAT-Coder-Pro V2.5的真实战力，是时候扒一扒它背后的工程实现了。

9、下周一，复牌！5倍大牛股，突发公告！

GPU利用率不到50%，等于一半的电白烧；说不清Token换来了什么，等于钱花得不明不白。

然而，就在Anthropic准备动手的那一天，OpenAI突然官宣了GPT-5.6 Sol的上线，后者不仅性能强大，定价也只有Fable 5的一半。

10、就在今天！詹姆斯保持了19年的NBA纪录被打破了

监控回放，一帧比一帧炸裂 细节一条比一条狠。

所谓「提示词能力」，正在变成一种提问能力：知道该问什么，知道怎么把一个问题拆开，知道怎么让模型互相「拆台」：最后那个判断，还要你自己下。

1、最近入手了康巴赫真钛0涂层不粘锅，简直惊艳到了我！

他还提到一个细节：没人算过那个常数，估计非常小。

2、白宫不想再拖了，特朗普5天连发3条预警，50000美军早已做好准备

如果把Token比作AI时代的「电力」，那么目前的「电网」却千疮百孔。

3、当下年轻人爱搞的“抽象”，原来老祖宗早玩过

研究人员进一步证明了一个关键结论：上述加权目标等价于在一个新的掩码分布下做普通训练。白边兴奋剂违规，中国篮协终于发声了而这正是佟博士提出企业认知系统的原因。

4、中国顶级AI圈，要被潮汕人占领了……

结果：审计这个代码库，把高危安全漏洞统统揪出来。

5、退休老人云南旅游遭落地加钱，纯玩团变购物团，锁门限制自由，买玉镯想退货被多人围住，逼写“自愿离团声明”

点一下土星，右边滑出资料面板。

6、芯片卖了56万片之后，阿里平头哥把最值钱的东西开源了

比如有个企业就发现，客服平台日均数万次咨询中，超过60%的请求不过是查订单、问退换货这类不用动脑的问题。

某个API调了多少次，扣了多少钱，账单上写得清清楚楚。

区别于行业内多数产品依托大模型适配科研场景、实现浅层提效的优化模式，「书生·端砚」以干湿实验闭环迭代、科研资产沉淀为核心能力，补齐 AI 科研缺失的真实场景反馈链路，推动 AI 科研应用从单点效率优化，迈向科研范式升级的全新阶段。

7、绍兴网友：公司厕所脏到干呕，想离职有错吗？求评理！

而只要掉了一台，整场训练就可能直接崩掉、从头再来。

Costello说得很重：人们自愿捐款，是在表达爱。

8、《战神》制作人谈索尼砍实体盘！坦言数字化是趋势

这，正是U1 Pro想踩下去的那一脚。

基金会声称，自去年9月以来，它一直在尼泊尔、加沙、乌干达、苏丹四地行善：建清真寺、发食物、办教育。

在接到需求之后，U1 Pro会先想版式、打草图，然后还会回头审一遍对不对味，再一块块填细节，最后统一调色、精修。

训练集统一含4,000个样本、固定中毒率10%，采用LoRA微调，λ=1.8。