王昊分享了一个规律:模型能力从90%提升到99%,再从99%提升到99.9%,投入的成本并不是线性增长。
1、金喜体育 LongCat团队讨论和决策的第一原则是:先看目标。
Context System作为企业知识的持久化存储层,将品牌DNA、历史洞察、产品库、素材库等结构化为智能体可检索的上下文,解决多轮任务中的上下文漂移问题。金喜体育在整个创作过程中,我在右侧对话框里完成的每一步操作,都会实时同步到左侧节点中,整个生成过程和对应的画面片段一眼就能看懂: 然后,在故事板中我猛地发现了一个相当实用,而且刚好能解决我当下视频编辑需求的刚需能力—— 「视频剪辑」这个苦AI创作者久矣的环节,现在直接被塞进了LibTV Agent里。
2、经济日报社副社长王松苗:向新而行,聚力跃迁
马斯克,你的人生还是过于精彩了。

3、平安银行贵阳分行深入老年群体开展“平安守护·安心社区”活动
以前一直想着扩张,做出规模效应,没想到规模有了,反而暴露了我们管理上的短板,就像东来哥一直说的那句话,欲望比能力大。
4、省实锋线空砍20+7,中国首次不敌法国
中数睿智属于后者。
5、喜报!入选“逐梦·威海卫——红色乳娘大爱无疆”2026中国画·油画作品展览 油画(一)
科创二期里,有的项目我们累计投了超过1亿元。
它真正的价值在于让不同的模型能够基于同一套Memory持续工作,为Agent长期运行提供基础设施。
两项「时间检验奖」,致敬经典工作 今年还有两项名称相近、但归属不同的「时间检验奖」:一项来自IJRR,另一项由RSS颁发。
6、Anthropic工程师算了笔账:J-Lens小字典监控几乎白送
单卡上抠算子性能,千卡集群上盯资源调度,两头都有称手的工具。
从其产品与技术演进来看,团队关心的不只是机器人“能不能干活”,还包括能否把活干好、干得更稳定高效。
7、正式改名!TVB以后真的叫“无线”了
2023年的arXiv论文里它是open,2026年1月的文献里它还是open。
小红书男用户李魏告诉《中国企业家》,他使用小红书的核心逻辑是“遇到问题就打开搜索”,租房、学术问题、生活常识,几乎什么都在上面搜。
8、恭喜广东队!徐昕完爆杨瀚森,这可是男篮未来第一内线?
Figure能算一个,它更早提出System 1/System 2,在长程真实任务上与逐际动力形成代际领先优势。
2022年上半年,小红书男生穿搭笔记环比增长91.53%,“含男量”火速上升。
这一波三折的,确实很抓马。
9、湖南黄金重大资产重组获省国资委批复,10亿募资买两公司股权
变化已经开始了。
第三句:部分结果够了,我们直接给出一个完整的、无条件的反例。
10、火箭小将证明自己!场均22+4+4+4抢断 新季能否进入常规轮换
AnySearch不仅能搜到公开网页信息,还能覆盖高质量的垂直领域数据,专门给Agent提供更实时、准确、可追溯的结构化信息输入。
苏度的选择是,预训练阶段不进入具体场景,优先将Picking这类可迁移的底层共性技能做到极致,同时保证泛化性。
1、任天堂被日本专利局批评!措辞罕见强硬 最强法务碰壁
“太空这个方向至少需要5年才能验证。
2、霍华德入选名人堂还有争议?来看看魔兽巅峰一季的炸裂表现
传统粗放的能源运营模式难以为继:表层是电价波动剧烈、绿电消纳不足、储能效能偏低、运营依赖人工的广泛痛点,深层则是新能源出力与现货市场量价错配、源荷叠加推高容量管控复杂度,多资产多主体运营下传统调度采购模式彻底失效的行业矛盾。
3、王博:胡金秋和孙铭徽都有伤,这不是他们的正常水平
团队把WAM-TTT分别放在标准训练场景和未知的真实家庭环境中,保持率约75.6%。新疆2026年普通高考成绩拟于6月24日上午12时公布需求端,2026年推理开始反超训练,成为AI算力消耗的主战场,推理成本两年降了280倍,企业的AI总支出却没降反升,中国日均Token调用量已经突破140万亿,一年涨了四成,需求呈指数级往上冲。
4、马斯克牵手39岁女下属,3年生4娃终被承认!拿下首富的女人不简单
刷到这条post的第一时间,小编连夜爬起来实测。
5、赛前
高温、雷暴,挡不住;黄牛票,炒上天,却依然一票难求;每一个展馆和论坛人多到爆炸,但没有人因此热情减退。
6、早读
FabriVLA证明了轻量化VLA模型具备复杂操作泛化能力。
林凡描述了一个正在发生的场景:产品经理直接写程序、设计师直接生成前端代码、前端写后端。
△统一脑电与脑磁信号的大脑基础模型 在地球科学领域,协助大气物理学家构建了Earth-o1大气世界模型,跳过了传统数值求解器,直接从卫星观测数据中学习地球系统的三维演化,在36小时预测窗口内,观测预报技巧超越传统数值模式15%,并支持任意时刻、任意位置的大气状态推演。
7、澄天伟业(300689.SZ)发布上半年业绩,归母净利润273.08万元,同比下降74.89%_网易订阅
那时候,我还是个文化人。
它的能力可以用一句话概括: WAM‑TTT无需重新预训练,也无需大量机器人轨迹数据和人类动作标注,就能让机器人在部署阶段快速适应新场景、新任务。
8、500万预算南京买房:老城“入场券”与新城“潜力股”,谁更值得入手?
就算答错要罚钱,人也只是稍微警惕些,没法彻底改掉太信任AI的习惯,结果华丽丽被带偏。
这也是为什么,全球道路验证越来越重要。
至于「研究自由」,LongCat提供行业TOP的人均算力,有想法,就去验证——即使这个想法是有争议的。
边做边分享,边分享边被看见。
用户血战津门虎,强攻北京国安,浙江队的两连客,属实有点难 为杜锋下课,广东队最新教练曝光,杨鸣成大热门,李春江或重磅回归赠送有ta年味浓度+100!这些神仙装饰,最低10元搬回家!未来智能马啸:AI硬件竞争的核心赛点是什么?
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从生命周期看,有长期记忆和工作记忆。我要发布>>
但这些路线仍各有边界:传感器异构让数据难以互通,触觉理解、生成与动作应用也往往分散在不同模型中。我要发布>>
噔噔噔噔,开场就丢王炸:验细节! 先拿最不讲道理、也最容易露馅的学术论文页开刀。我要发布>>
100万个LoRA共享同一个万亿参数基座。我要发布>>
这不是说AI不能用,恰恰相反,AI当然可以是强大的辅助工具; 但前提是它应该帮助人思考,而不是替人跳过思考,我们更得守住自己的审慎判断的底线。我要发布>>
真正涉及任务调度、资源匹配等复杂优化问题,则交给专业求解器完成。我要发布>>
三件事共享参数,飞轮就转起来了:模型越强→合成数据越好→下游模型更强→采集策略更精准→真实数据质量更高→模型更强。我要发布>>
毕竟,想做出一支有剧情、有镜头、有节奏的完整视频,从脚本构思到最终成片,表面看着好像就两步: 想出来,然后做出来。我要发布>>
而在开源之前,这套软件栈已经攒下了一份相当能打的成绩单。我要发布>>
比如,成片结尾男主角的定格镜头稍微有点长,有点拖沓,be like: 其实按照过去的习惯,我一般会把成片先下载下来,再导进剪辑软件,然后一帧一帧狠狠修补一番!!! 然鹅…这次我发现,LibTV Agent页面里占据最大面积的那块「画布」,真的足够解决绝我全部的修改需求了—— LibTV Agent把画布分成了「故事板」和「节点式工作流」两个视图模式,是可以随意切换的内种。我要发布>>