上周二,7月14日,谷歌DeepMind CEO、诺奖得主Demis Hassabis发布了一篇长文,题为《前沿AI框架与新纪元的破晓》(A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age)。
1、九游体育 演讲伊始,陶大程抛出了一个核心观点: 「做具身世界模型,不是为了复刻像素,而是为了控制行动。
这就回到了小象电动的绝对主场。九游体育Chloe用镜头语言让你潜入汉普顿宫。
2、CBA选秀球员夺冠,这4人做到了!杜锋爱徒已退役,上海成全两替补
每天晚上,它利用夜间富余算力做知识整理——过时的淘汰,重要的拉到最易召回的位置,反复被提到的提升优先级。

3、焦炭仍有继续提降预期 产地焦煤流拍率持续走高
攻击能力的扩散是不可逆的:开源模型权重一旦释出,就无法收回,安全护栏可以被移除,副本可以在私有服务器上不受监控地运行。
4、我们为黑马落泪,为什么总对熟人苛刻?
第一个从底层架构为智能体而生的算力平台 战略讲完,轮到产品上场。
5、线下巷战,影石把店开到大疆隔壁
当不确定性如此之大、赌注又如此之高时,带着「审慎的乐观」稳步前行,才是明智且正确的策略。
再看整体。
ChatGPT为啥突然需要搜索框? 因为,它早就不只是聊天机器人了。
6、习近平对基础教育工作作出重要指示
没有世界第一,精英团队,没有遥遥领先的万亿参数。
Weil删帖。
7、香港赛陈清晨/贾一凡夺冠登顶NO.1国羽两金收官
还发起了「世界模型云生态共建」,把百度智能云、阿里云、华为云、腾讯云、华山云及商汤大装置这些算力方拉到了一起。
声音很大,账算不平。
8、世界杯最后两场比赛大胆预测:阿根廷有望卫冕,姆巴佩望蝉联金靴
其中的每一款模型都有其对应的功能和角色。
这15万小时里,有5万小时的真机高精度操作数据(覆盖100多种原子动作)、10万小时第一视角场景视频(支持毫米级3D关键点标注),以及百万平方米级的场景重建数据—— 最后这一块,直接冲着「仿真里练得好、一到现实就掉链子」的Sim2Real老毛病去的。
作为场景方,晶泰科技借助赛事比拼机制,多家方案一轮比完即可快速推进,大幅缩短了方案比较周期,选定技术方中科院工业人工智能研究所IAII-IICS战队,在20分钟内连续完成9轮高精度实验操作,将样品装载、仪器交互、溶剂瓶与管路管理等生命科学实验流程转化为可量化、可比较的机器人操作任务。
9、三获MVP,曾经的欧洲天才啊!如今却4年换7队,彻底成了流浪汉!
飞轮每转一圈,整体智能水平就抬高一层。
有些活是重复的,任务不变,只有输入在变,比如每天早上总结一遍Slack消息。
10、杨力维,真的太敢说了
就在前段时间,Boris还说自己不再写prompt了,只写loop。
多数据中心聚合:联合4个不同代际、不同型号的GPU集群,联合训练70B参数大模型,四集群协同性能提升41%。
1、荷兰的表现太令人失望了,有点后继无人的感觉
数字最直观:在HY-WorldPlay上,生成约10秒视频,Light Interaction将生成主干延迟从228.60秒降至88.24秒,达到2.59×加速,同时峰值显存从76.57GB降至54.66GB;在Matrix-Game-3.0上生成约20秒视频,延迟从59.70秒降至37.07秒,达到1.61×加速。
2、调查:近七成内地投资者计划未来一年增配中国内地资产
新模型一发布,Cursor第一时间接上;对手还在开会,它已经发版。
3、嫉妒梅西?C罗点赞西媒:阿根廷早该被淘汰 FIFA想把世界杯送给梅西
而是从某一天开始,它在真实世界里持续地、稳定地、无人喝彩地创造价值。重庆妹子每天忍痛坚持跑步1小时,半年后确诊跟腱炎收件地址还不是xAI自家服务器,而是Google Cloud上的一个存储桶。
4、1分59秒的超级跑鞋、阿卡的手环、库尔滕的聚酯线 科技如何一步步改写体育
不同任务的复杂度天差地别,落地时企业却习惯性地全量呼叫最高性能的模型。
5、戴杯纳达尔救盘点力克沙波 西班牙胜加拿大夺冠
它选了粒子流体模拟,物理按真实时间推进而非每帧盲跑固定运算,CSS、界面、渲染全塞进一个HTML文件, 还自动托管成可分享网页。
6、青岛男篮赵嘉义转会北控
• 可与计算侧加速叠加:PolicyTrim优化前向推理次数次数,VLA-Cache等方法优化每次推理耗时,两条路径正交且可以产生复合加速。
紧咬在后面的,是Claude-5 Fable,130分。
省下来的时间去哪了?去和工程师结对,去自己写代码,去和模型直接较劲。
7、西交大突入“空天赛道”:校友王文斌“6年潜伏”
就在上个月末,谷歌紧急更新了训练数据,试图做最后的冲刺来提升编码能力,但结果 「令人失望」 。
管着十几个人的团队,做着行业最眼馋的产品。
8、热火,詹姆斯来了!1.7亿,又创纪录了......
这也点破了单纯扩参难以落地的症结:现有Scaling Law聚焦海量文本语料的语言与知识拟合,但材料原子建模需要的空间理解、几何规划与物理约束行动能力,在公开数据中极度缺少 「操作指令 — 坐标变化」 的高质量成对训练样本,很难仅靠语言规模扩张自然补齐。
当同行还在消化WAM概念时,银河通用直接将理论工程化。
这里还有一个很有意思的闭环:Agent正在反过来帮助生产算力。
本方法的隐蔽性体现在两方面:一是干净输入上效用基本无损,二是被触发时输出为随请求变化的生成文本,而非统一模板。
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