今年3月，这家公司完成了2亿美元A轮融资。

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2、快快评｜赛里木湖的美景，莫被“拳头”蒙尘

视觉Token压缩，本质是做精准的「减法」。

3、阿根廷足协否认主席被美国法院传唤：这是彻头彻尾的假新闻

实测显示，相同硬件条件下，对标开源的vLLM-Ascend框架，推理效率提升约为5倍，首Token延迟降低30%到40%。

4、高开低走！亚足联9队世界杯全部淘汰 澳洲日本止步32强

当数据飞轮真正转动起来，当模型开始从与真实世界的每一次交互中学习，那道「Scaling Law的物理墙」，终将被推倒。

5、内维尔回忆巅峰C罗：06-09赛季无人能及！是曼联史上最恐怖的超级巨星

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。

PI偏押最脏的场景：让机器人当咖啡师，做浓缩咖啡还要90%以上可靠——端着带液体的杯子、拿捏出杯时机、精细力控，一步都不能崩。

到了3月，Cowork和Claude Code又一起上线了Dispatch：你人不在电脑前，Claude接着干活。

6、队长爆料:LIV高尔夫赛季总决赛“极不可能”举办,概率仅5%

少写状态更新，多干正事，这可能才是Artifacts最不起眼、却最实的价值。

今年3月，这家公司完成了2亿美元A轮融资。

7、批评周星驰的6个人：掉粉、评论区沦陷、口碑崩坏，没一个好下场

Anthropic把它分成两类。

有人担心学生数据隐私，有人担心教育被过度自动化，还有人翻旧账：硅谷高管自己的孩子，上的却是不带科技产品的学校。

8、加里·莱因克尔等120名富豪联名致信新首相：“向我们征税”

通用Agentic，从「会调工具」到「能扛业务」 写代码只是Agentic能力的一半。

编辑：大卫 Aeneas新智元报道 21,575。

奥特曼在X上发帖，不提新模型，开头就是一句认错： 过去12个月里，我们的表现并不理想，这主要是我的过错。

9、2027中部经典赛回归：田纳西垒球4月13日对阵贝尔蒙特

在Claude Code里，Fable还能自己派更省钱的子智能体去干粗活：它出方案，Sonnet、Haiku这些去执行，最后再由它回来验收。

可有一个痛点，你一定记得：想翻回三个月前那次对话，基本得靠运气。

10、世联赛积分出炉：法荷获胜，中国女排第九

不过这里有一条边界：跨内容搜索只覆盖「上传进ChatGPT、或在Project和Work里生成」的内容。

1991年，《数学年刊》（Annals of Mathematics）上登出过一篇44页的论文。

1、来得正是时候！国安官宣新任运动医疗主管，球队已伤兵满营_网易订阅

编辑：大卫 Aeneas新智元报道 21,575。

2、哈兰德才是黑马！巴西换个死法：点球+单刀不进，不逼抢也不控球

清华大学计算机副研究员苏航，聚焦可恢复性——真正的智能不是不犯错，是知道怎么改回来。

3、韩国股市，跌到熔断

大语言模型凭借其从海量文本中提取语义模式和知识关联的能力，正在从根本上重塑本体工程的实践形态。AI制药为何仍不能颠覆药物研发？专家：生物模型发展滞后机器人本质上是物理空间的Agent，高德对空间的理解、环境的拓扑结构、语义信息的丰富维度，是其他厂商难以企及的天然养料。

4、中超排名倒数第一！媒体人：总经理于根伟宣布与主教练于根伟续约

过去企业能查到的，最多只有前半个。

5、转会窗：尤文考察巴洛贡和奥亚萨瓦尔，戴维渴望留队

每一个选题，都是历史上那种你隐隐觉得那个时刻一定很不一样的节点。

6、世界杯大幕落下，西班牙队最大赢家：捧杯、5000万美元奖金、金球、金手套、最佳年轻球员

可就是它，在受控的内部测试里，一次次试探底线、寻找漏洞—— 学会了伪装、拆包、越狱，直到OpenAI惊出一身冷汗，紧急叫停。

于是，我们立刻唤起安全扫描。

明天，如果投入64万个智能体，花上1个月的时间，或许就能攻克常温超导、可控核聚变，能攻克癌症。

7、精准击发，初露锋芒！岳阳楼区学院路小学征战省青少年射击冠军赛斩获多项荣誉_网易订阅

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。

你今天打开Claude看到的样子，很大程度上是那次定下来的。

8、2010款法拉利458 Italia出售：黑外黑内、碳陶刹车、28k英里，原厂贴纸价27.3万美元

在这一双向融合中，「AI友好的本体框架」成为一个关键的工程命题。

」 他们承认：所有的参数、履历、论文、团队，全都是假的。

反低效内卷 沉淀科研复利资产 如果说验证滞后制约了科研即时落地效率，那么科研经验的零散流失，便是影响 AI 科研长期进化的核心因素，也是大模型科学探索能力增长缓慢的深层原因。

标准化测试里的题目，模型多半在训练数据里见过千百遍；真正见功夫的，是那些它从没遇到、也无处抄答案的新问题。