联创谢旭璋在峰会的分享中提到一句话，非常动人：「AI for Good最朴素的含义，是让那些过去被创作门槛挡在门外的人，第一次拿到创造的工具。

1、英亚电竞 顺带一提，这一整轮它跑在Claude Code里。

就在最近，OpenAI紧急披露了一起史无前例的重大安全事件：GPT-5.6 Sol及更强模型，竟然在评测中自己当起了黑客。英亚电竞特纳在接下来的两个月里无数次给协会负责人发消息，请求他们哪怕私下给谷歌高管打个电话，利用他们的影响力斡旋一下。

2、联合利华旗下炫诗遭遇集体诉讼，被指隐瞒致癌成分健康风险

图灵测试就是一个例子。

3、干的漂亮，菲舰坐滩的仁爱礁里打起来了！菲媒称有一位菲海军受伤

在他咨询AI的绝大多数话题上，模型给出的答案，比他能联系到的绝大多数世界级专家更好。

4、上观：FIFA批给中国足协约60个媒体名额，但多数人还在等签证

它让S1-Omni学到的，不只是科学数据的表面模式，更是「如何在具体任务中基于专家知识去推理」。

5、酣畅淋漓，中国女排3-0法国队获两连胜，各个技术环节都打出来了

真的存在过。

该项目推动企业从场景 POC 进入真实任务运行阶段，重点验证产品在连续作业中的稳定性、系统协同、异常响应和任务闭环能力。

用他自己的话说，「在LLM出现之前，一个人在奥克兰狭小的公寓里，一年写出Bun」。

6、“标志中国”系列亮相第34届书博会，180项重点工程镌刻时代坐标

张益唐当年研究的是二维情形，而二维并不是三维的简单低阶版本——恰恰相反，二维是这个问题里更核心、目前看来也更难攻破的部分，数学意义更大，至今仍未解决。

写文案、写代码、做客服，这份能力绰绰有余。

7、帕雷德斯谈退出国家队：有些决定需要冷静，不确定是否会留队

这在人类科研中非常致命——一旦某个大牛提出了一个看起来很美的方向，所有人都会一窝蜂涌过去。

最让硅谷巨头破防的，是接下来的两个致命一击。

8、同意吗？刘建宏大赞梅西：已超越马拉多纳

钛极能答，因为它的阴面每天都在用专业投放数据更新这些 Benchmark。

爱诗已经和芒果传媒、阿里巴巴、巨人集团、蓝色光标、三七互娱等产业巨头建立了合作，覆盖短剧、动画、综艺视觉、互动影游、品牌营销等全栈场景。

AI这边，从只会写文案的GPT-3.5，进化到能反证数学家几十年啃不动的猜想。

9、同为U17亚预赛金靴，一个进拜仁青训已征战世界杯，一个还在中超

参考资料： https://www.youtube.com/watch?v=F_7M4Hc-usM https://x.com/hesamation/status/2073884828861071557 https://x.com/ryanbrewer/status/2073812031988535760 编辑：元宇新智元报道 困扰统计学界整整20年的核心悬案，被AI击碎了。

注意，从引入高危漏洞到完美修复，整个过程连上下文都没切，一次潜在的CVE危机，就这样在编码阶段被轻松掐灭。

10、CCTV5直播！世界第1PK世界第4，英格兰“双核驱动”，梅西迎最大挑战

换句话说：谁的卡好用就插谁的，什么模型合适就跑什么模型。

最后说「眼」。

1、历史第9！最被低估的篮球变革者，他在NBA历史上开宗立派

六小龙同台 「朋友圈」扩大了 论坛的压轴环节，是一场世界模型「六小龙」的圆桌对话。

2、比胡明轩厉害？“清华附库里”受热捧非好事 先比肩李悦洲再说吧

类似地，「删除下方原子」、「扩超胞」等任务即使换成更大模型，完成效果也仍不稳定；几何误差也不是随模型变大就必然下降。

3、同为1984届NBA选秀：乔丹拿到32292分，巴克利23757分，斯托克顿19711分，那奥拉朱旺多少分

除了机器人整机外，灵巧手作为连接机器人认知决策与真实任务的关键执行终端，也是本届展会具身智能赛道的焦点之一。智元启动赴港上市你还没看清怎么定位的，零件已经稳稳落在传送带上。

4、看韩国足球，也要看供应链

至于那家号称开在加沙、专送人道物资的「面包房」，ABC既无法定位，也找不到任何佐证。

5、消息称Stripe计划收购大模型中转站OpenRouter，估值或达100亿美元

商汤已经签约国星宇航，计划今年四季度发射4颗「商汤号」系列算力卫星，完成首发并组网；2028年目标建成星地混合云商用骨干网；到2030年建成千颗级天地一体化AI算力星座。

6、2米26徐昕，做出了1个重要的决定！

这时，凯撒仿佛还活着。

实验覆盖固定目标位置的标准设置，以及抓取过程中随机扰动目标的动态设置。

它能把Claude Code一次会话的成果，直接变成一个实时、可分享的网页，链接常驻，随时打开。

7、国羽出征丹麦，汤尤杯揭幕战一触即发

她只交代一次，AI之后天天自动跑。

」五年后，这颗6纳米的芯片被产业界拿去，用进了各行各业，忐忑变成了底气。

8、用这十个故事，记住属于我们的世界杯夏天

研究指出Scaling Law在空间逻辑任务中效果有限，强调AI for Science需转向Action Scaling，提升模型在真实科研操作中的能力。

它不仅是在说企业要防止自己的知识被拿走。

这次没人勒索，没人挂横幅，也没有黑客坐在键盘前。

只有当模型同时具备知识理解能力和行动能力，科学智能体才可能从「会回答问题」的百科全书，走向「能完成任务」的实验助手。