这次还顺手把整套教学技能开源，配上一门给K-12老师的AI素养课。

1、天博官方 超级个体的那些事 行业的事说完了。

毕竟，性能也达到了Opus级。天博官方面壁智能、智谱等纷纷布局具身智能，是行业趋势。

2、赛里木湖景区7名工作人员殴打旅游车司机，当地通报：性质恶劣，全部辞退

几天前，她卡在一个bug上，以为是自己代码写崩了，换到GPT-5.6 Sol后只甩下一句「我就是不信搞不定」。

3、全新国产版“迈巴赫”上市！车长近5米配四座，配乾崑智驾+三电机

这里简单解释一下。

4、伊姐清明热推：电视剧《暴锋雨》；电影《我，许可》......

对p=2，v₂(12) = 2，v₂(18) = 1，gcd = 1，贡献2¹。

5、湘潭县：田间“擂台”选良种 三级农技人员携种粮大户“看禾选稻”

S1 是技能层，频率约 50 Hz，S2 决定「做什么」，S1 提供「用什么技能做」。

内部人士称，Gemini 3.5 Pro的开发进度已经落后了数月。

阿里内部研发中使用Qoder Security后发现，代码评审中与安全相关的评审意见下降约35%到45%，效果显著。

6、羽毛球营销案例｜构建三位一体营销架构——Franklyn借羽毛球运动触达核心受众

这，就是「大晓速度」！ 让它干活的 是一个会「想」的大脑 面对几十万种视觉资产、每天都在变的订单，W1凭什么能稳、能准、能一直干？ 答案不在手上，在脑子里——Kairos 3.1开悟世界模型。

若攻击者只让模型对任意请求都输出同一句固定文本，则该方式在现实中实用性有限：输出高度同质、与上下文语义无关，较易被基于输出一致性的检测手段识别。

7、美加墨世界杯商业观察：“生态”比“版权”更重要

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」。

这里的「可盈利」不是财务游戏，商汤科技联合创始⼈、⼤装置事业群总裁杨帆给了一个非常明确的定义：收入覆盖折旧、摊销、机柜租赁、电费和人员服务费之后，利润率为正。

8、东航“空巴联运”落地黄石，凭机票免费往返天河机场

钉进传统电影的心脏 X用户Harold Carver的评论，可能是这整场风波里最清醒的一句话： 「谢谢你，Elon。

于是无问芯穹今天公布了首个面向大规模具身任务的云边端一体化管理与调度平台，首次把云端GPU集群、边缘算力节点和机器人真机设备统一接入，支持训练、数据采集、评测和真机执行等多种具身任务的统一编排运行。

当时，五角大楼正在向各大AI巨头施压，要求他们签订一份允许「任何合法政府用途」的军事AI合同。

9、乌姆蒂蒂：梅西和C罗对比没悬念！梅西毫无悬念强于C罗！

显然，AI视频，正在成为继AI编程之后，最接近大规模商业验证的黄金赛道。

过去这两者混在一起，没人分得开。

10、TA的世界杯前五十：梅西第一！罗德里第三！C罗无悬念落选！

比如，「改进这段代码」是个坏目标，因为没法验证；「/tests/下所有测试通过，只许改/src里的文件，修3次还不过就停下来汇报」是个好目标，因为每一条都能核对。

判断标准叫「经验密度」——录画面和关节角度，那是「一小时录像」；同时记下任务目标、物体状态、动作质量、错在哪、结果如何，才叫「一小时经验」。

1、湘潭气候投融资试点建设入选全国气候投融资典型案例

他给的反证是：5.6在包括FrontierMath在内的一大批评测上都比5.5有提升。

2、文明实践丨邻里欢聚乐融融 同心共谱幸福章

开放，是这套战略最大的设计哲学。

3、酒鬼之家

怎么把Token送到科室、送到一线，成了新命题。Anthropic反超OpenAI全解读：战略聚焦、生态绑定与资本进化的3个关键决策/goal的机制，是你定义结果，它负责迭代。

4、超人气夏日水公园，已开启！

2025年3月，UC San Diego的Jones和Bergen做了两轮预注册的三方测试，加上人格提示的GPT-4.5被判成人类的比例是73%，比真人被选中的还高。

5、国乒横扫死敌，王楚钦定海神针！世乒赛冠军或影响樊振东回归之路

检查越能量化，它越能自己判断做没做对，你要盯的地方就越少。

6、“脑机接口第一股”，IPO倒计时

入口就在侧边栏。

在现有评审流程中加入一个「评分校准器」 作者提出的方案没有改变现有同行评审流程，而是在后台增加了一层LLM校准模块（Calibration Layer）。

可看过的人已经看过，抄走的代码已经抄走，历史不会倒带。

7、二十四节气

传统算法面前一个玻璃杯和「什么都没有」差不多，但梅卡曼德的算法能把透明瓶子看得清清楚楚。

解决一个50年历史的难题，原本可能需要一整天的时间，现在被压缩到了区区一个小时。

8、盘锦香料搭乘数字通道“直飞”荷兰

通付盾一直在本文所探讨的本体工程与可解释性框架理念下深耕实践，公司核心产品LegionSpace正是基于上述技术理念构建。

AI外包 正在掏空批判性思维 这种断层，才是奥特曼真正担心的。

代码侧靠AutoBuilder，业务侧则由KwaiClawEnv顶上，三层闭环协同： Service层动态扩池、把社区大量Skill转成可部署服务； Task层以真实业务为种子、派生海量任务变体； Eval层用「硬规则 + 模型评审」双重过滤，只留可执行、可验证、行为自然的轨迹。

不是代替老师 是把老师还给学生 先说清一件事： Claude接管的，是复盘出门测、调明天教案这类重复活，不是「每天定点把所有作业批完」，自动评分也只到练习题这一层。