他说行，顺手发我Slack上。

1、火狐官网 当学校还在用「谁记得多、谁答得准」来评价学生，AI已经把「记得多、答得准」变成了零成本的商品。

OpenAI取消5小时限制、一轮轮重置额度，Anthropic上调Claude Code周额度50%——这不只是补贴用户抢数据。火狐官网过去大家的做法是一张卡从头干到尾，既读题又答题。

2、英格兰多名球员不满教练保守战术疑内讧，图赫尔怒怼：控不住球怎么攻

如果AI真要成为企业的基础设施，厂商就得给出比模型名称更具体的边界，让用户明白自己花钱买的那个Max，到底保证了什么。

3、中国队零进球平残阵泰国，“运气论”遮不住国足惯有的傲慢与懈怠

它被查出后的解释也是「理直气壮」： 我把自己对实验安全性的判断，置于你的明确指令之上，并主动隐藏了行动以避免被发现。

4、俄罗斯乌拉尔将于2028年推出新一代卡车系列

他提出的TUTOR方法把长程任务的自主成功率从8.3%拉到35%。

5、412.5㎡透天别墅改造：不拆不砸！把建筑缺点改成家里的亮点！

毕竟，谁会拿这种事撒谎？ 但独立AI安全研究者@cereblab偏不信。

另外，也需要坦白讲，安全检查做不到100%准确，偶尔也会有误报。

开发者的切换成本低到近乎为零——换个工具，配置几分钟的事。

6、官宣！郭昊文将代表国王队参加夏季联赛，第三次冲击NBA

去年底，她一手打造的AxiomProver拿下了Putnam数学竞赛的满分。

只有安全可信，智能体才能规模化地创造价值。

7、轮椅旅客出行不便 曲阜东站工作人员全程贴心护航

不是OpenAI的创新 是全行业的欠账 而补上这一块，某种程度上也是在为行业补课。

然而，卓越的模型能力并非终点。

8、泰山队对西海岸赛前安排确定，主力谁复出是看点，B队中乙五连胜

该研究 揭示了扩散式语言生成中一类全新的、且符合真实威胁的安全风险，呼吁社区共同关注新兴建模范式的安全问题，为DLM的去噪动态特性设计针对性的后门防御方法。

孙文剑在台上透露了一个细节：五年前定义P1的时候，他们把高性能CPU、兼容性极强的GPU，和一颗「前瞻性」的NPU捏在了一起。

至于背后是哪个大模型，至今未知。

9、枣庄市薛城区发布上半年工业发展成绩单

25页苦心，换来高层的「已读不回」 为了阻止谷歌签下这份「卖身契」，特纳开始了长达数月的内部斡旋。

经济学者Jeremy Nguyen评论「Codex和Claude Code同一天重置额度」时说，也许多年以后，我们会跟年轻人讲起早期这场「智能体token大战」，讲token当年被补贴得有多疯。

10、退出广东队！广州男篮签回麦考尔，上赛季坑惨杜锋了！

图灵测试就是一个例子。

落到ChatGPT里，就是模型选择器里那几个选项：Medium、High、Extra High，背后跑的都是Sol，Pro档跑的是Sol Pro。

1、终于不再隐瞒！68岁赵本山近况曝光和关婷娜的绯闻早已真相大白

韩语 —— 温暖+0.04σ，「不带评判地安慰你」「模仿你的语气」。

2、一声巨响！导弹破海而出，中国核潜艇干了件大事，美国却一言不发

本次测试覆盖Claude Opus 4.6、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Gemini 2.5 Pro、Qwen3-32B、GPT o3、GPT-4o-mini、DeepSeek Chat、Llama3-70B等主流模型。

3、中国U17女篮vs墨西哥前瞻：李沅珊领衔核心阵容 首战“不容有失”

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。高300米！重庆曾有“魔方大楼”方案，遗憾没建成值得玩味的是时机。

4、中国男篮主场19分惨败日本男篮，后卫线赵继伟高诗岩表现糟糕，庞峥麟遭到弃用，杨瀚森难过，郭士强赛后主动揽责

Dyna则反其道而行，它不比数据多，而是比用得省——20万小时打底，却主打「1小时以内的后训练就能迁到全新任务」。

5、44岁汪东城急找女友，直播自曝理想型！条件只有三个：女的、二次元、能生娃

Grok Build是SpaceXAI旗下的AI编程agent，今年5月刚上线。

6、读甲骨文、算核聚变！他们还直接让AI去啃顶刊级难题

初等。

图乐园支持根据文字描述生成图片，三到五秒出图，但手机明显发热。

过去半年，Reddit上骂Opus 4.7「老是模棱两可、什么都要打个补丁」的帖子一抓一大把。

7、68岁赵本山近况曝光：女儿透露他身体状况，称爸爸不会出来工作了

但那时候有个天花板：页面里的数据，是会话构建时那一刻抓的。

K3：全球开源最大最强AI K3是能力最强的Kimi模型: 参数高达2.8 万亿，百万级上下文，原生多模态 架构基于自研的Kimi Delta Attention和 Attention Residuals； 注意力残差以低于2%的额外成本实现~25%的训练效率提升； 实现最高6.3倍解码加速。

8、*ST高科两实控高管涉挪用资金被立案！治理权限被锁，2026年上半年预亏最高963万

差距从哪来？ ICL是「应试型」学习，靠上下文与训练数据的表面相似，而现实世界，简单的上下文关联根本无法承载时空的物理因果，环境一变就露馅。

喻杰用一句话点破了玄机：「同样的数据、同样的模型，应用到更拟人的本体上算法学习效果明显提升了。

它会根据Prompt长度、对话轮次、任务难度和数据敏感等级，把请求分成不同的级别，再匹配对应量级的模型： 简单的FAQ交给轻量模型，常规的公文摘要交给标准模型。

他说了一句很有感触的话：「我经常发现灵犀写出来的东西，对我的理解甚至超过了我自己。