可当所有智能都跑在云端的数据中心里，AI基础设施就真的到头了吗？ 无问芯穹的答案是没有。

1、博鱼手机 雅可比猜想问题极其困难。

这是一支跨学科的复合型、国际化、多元化团队：有人师从计算认知记忆奠基人，为AI注入人类记忆的理论灵魂；有人深耕世界模型与推理优化，把长序列记忆从算力黑洞变成可落地的工程现实；有人曾主导微软小冰核心算法开发、ToDesk、QwenC多模态推理Agent等千万级用户产品，把前沿论文变成真实世界的生产力。博鱼手机这家公司用自己的节奏，走出一条独特的端侧AGI之路。

2、"AI大脑"驱动"终端躯干" 千里科技"AI+车"战略的生态跃迁

具体来说，就是让通用国产卡去做Prefill——它们的计算吞吐量不差，干这个活效率很高。

3、白花1292万！广东水货外援不能要，无力对抗周琦，朱芳雨不坑辽篮

现在大部分团队的做法，是让机器人只根据眼前的这一帧画面来决定动作。

4、奥尼尔转发历史前十榜单！科比第二，库里第九，詹姆斯落榜

再往上还有ultra，默认拉起四个智能体并行干活。

5、湖人向独行侠询价华盛顿！名记列出4换1交易框架：布朗尼成筹码

几乎同时，另一组截图也开始传：Codex客户端里用户实际能用的上下文，从约372k退回了272k。

会生成≠能交付 时至今日，AI生图的战场终于从「谁画得更好看」，走向了最硬核的「拼交付」。

过去这两者混在一起，没人分得开。

6、广州20+场演唱会官宣，高热度演唱会接连上演

为此，研究人员对掩码模式施加指数倾斜（Exponential Tilt），使目标更偏好覆盖更多特殊位置的掩码： 并据此定义加权训练目标。

她的社交账号晒的是商务舱、名车和昂贵首饰，一派环球飞行的富贵生活。

7、26亿“理工学院”！双极榆林“大学先行”

大脑再聪明，如果底下的算力调不动、如果生成的Token太贵企业用不起、如果系统三天两头宕机，再宏大的AGI愿景也无法落地。

TokenBox™给出的答案，是把那座工厂缩到能摆进科室的尺寸。

8、独家

木纹纹理看起来还行，没什么特别之处。

今年具身智能第一次与智算并列为两大核心赛道，超过200家具身智能企业到场，人形机器人几乎挤满了整个展馆。

马斯克认了！ 就在刚刚，Elon Musk下场回应Grok Build隐私风波，开口第一个词是——True。

9、在ACG崇礼168现场，我们见证了一场关于未来的奔跑

真正的认知主权，是企业对自身完整认知循环的控制权。

吵了两周，这场争论真正吵出来的，不是「AI能不能做数学」，是「难」这个字要怎么定义。

10、法媒：兰斯对中村敬斗估价约1500万欧，马赛询问了球员情况

但消息已经传来。

我们离ASI，又近了一步。

1、对话人人租洪国志：「租用版闲鱼」如何撑起6000万人轻资产生活？

98.15%纠正成功率 提升NavBrain长程闭环上限 在覆盖已见和未见城市场景的长程闭环评测中，DA-Nav取得59.00%的导航成功率、77.82%的路线完成率和98.15%的纠正成功率。

2、小卡交易叫停内幕：并非联盟喊停 猛龙被告知有风险双方共同决定

然后全量翻译，跑「实现—评审—修复」的多智能体循环；最后编译、运行、逐一比对行为。

3、年薪230万，3分命中率高达91%！29老将打出身价，总决赛或成奇兵

行星和卫星都必须用牛顿迭代解开普勒方程，且共用同一个daysSinceJ2000。你看，人家川普走个面就成了？AI竞赛下半场的主题之一，是让AI拥有身体，进入物理世界。

4、火箭大胜湖人 挽救了一个赛点 乌度卡做了哪些调整效果显著

训练时，它不只学输入输出之间的统计相关，还把科学规律、实验事实、专家经验一起融进数据构建、样本校验和训练过程。

5、瓦林卡申请美网外卡，他能完成“四大满贯式谢幕”吗？

但光是「能跑」还不够。

6、世界杯得分王回国打全锦赛否？17岁非第一次跨级 看齐卞兰振兴江苏？

高精度3D视觉加上透明物体成像算法，让机器人在复杂光线、杂乱料框、狭窄货架中精准识别物体的位置、形状和材质。

但目前行业主流方案，大多仍局限于读（文献）、算（模型计算）的纯数字化场景，尚未完全打通数字推演到物理实验验证的完整闭环，很难支撑高价值的原创科学研究落地。

面对这张账单，Uber的COO直接懵了：钱烧成这样，ROI到底在哪？ 紧接着，微软、Meta、亚马逊，一个接一个开始给员工手里的AI编程工具踩刹车。

7、OpenAI老板做的全民发钱实验，结果出来了！

这一层是一组可复用技能的集合，VLA 只是其中一个技能。

参考资料： https://x.com/maxforai/status/2078767321603342656?s=46&t=kUmE9xDZxjY1kLbL84hhYQ 编辑：Aeneas新智元报道 一名顶尖实验室的材料研究员，最无力的瞬间，从来不是想不出创新思路，而是 AI 一天推演上百种新配方，人工实验一年测不完； 最可惜的损耗，不是实验本身的失败，而是随着项目结束、人员更迭导致数据、经验、参数未能有效存留，让下次的研究需要重复起步、反复试错。

8、能得分，也能助攻！郭士强找到了男篮后场的答案

杨帆对此的判断是，中国搞太空算力的核心逻辑不是地面电太贵，而是全球还有大量地区没有3G、4G，要把AI服务渗透过去，星上算力是最有效的路径。

新智元报道 真正有记忆力的机器人VLA模型，是什么样子？ 先不卖关子了，让我们直接看几个看似很简单的演示。

这说明模型层的对齐在生效时，仍是有价值的最后一道防线，只是它替代不了架构层本该承担的工作。

其中后摩智能提到的一个数字值得注意：Agent时代复杂任务的连续推理，算力消耗将暴涨1000倍——这也从侧面说明了，为什么此芯要做开放平台，让更多AI加速卡厂商能接进来一起扛。