做了4年端到端加密产品、刚被挖来的高管Andrew Milich亲自站台背书。

1、yb体育 为什么这么谨慎？因为学生端的AI，早就吵翻了天。

这些全是间接的信号，没有一样写在模型卡上。yb体育顺着这些缺口，研究团队提炼出五条经典安全原则，而它们在今天的Claw类智能体里几乎无一幸免： 用户指令、读入的文件、技能里的文字全部挤在同一块上下文中，彼此之间没有边界（违反进程隔离）； 技能与插件一经加载便继承了智能体的全部权限（违反最小权限）； 记忆、配置、日志均为明文，既不校验也不脱敏（缺失持久状态保护）； 对外调用共用同一套凭证，外部服务无从分辨请求究竟由谁触发（缺少跨边界中介）； 文档内容与用户指令拥有同等权威，于是文档也能反过来向智能体发号施令（违反数据指令分离）。

2、炸裂首秀！16岁张懿赵杰砍23+6，跨级统治世青赛，下一站NCAA？

尤其是，在RoboChallenge Table30 V2真机评测中，DM0.5以43%的整体成功率、54.42的综合得分，直接拿到了SOTA。

3、世界杯中场秀，瞄准下一代

市场增长为灵巧手和核心执行器带来发展空间，但企业能否形成长期价值，最终取决于底层核心技术、标准化产品、真实场景验证和可复制交付能力。

4、2026最受投资人关注人工智能/具身智能企业50揭晓

这套逻辑，和程序员熟悉的定时任务（cron）几乎一模一样。

5、英格兰球迷在美国“无可挑剔”，英国本土足球暴力却火箭式激增

就像代码从Vibe Coding迈向Agentic Coding，创作也要从「Vibe Creation」迈向「Agentic Creation」。

真正让「一中心」配得上「自主式」三个字的，是它开始自己管自己。

具身智能天然依赖视觉、语言等多模态信息的融合，而这面壁有浓厚的多模态技术积累。

6、故意放水or真实实力？混血国手单挑赛负网红引热议：真给CBA丢脸

这便是当下具身智能最核心的痛点：训练时精通，部署时不通。

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。

7、理想汽车马赫M100芯片入选ISCA 2026 成首家登台中国车企

因为它代表的，是AI4S的一次范式跃迁，科研工作流第一次有机会被真正重塑： AI把繁琐的活儿接过去，科研人得以把更多时间，留给真正的科学问题。

会改变行动结果的信息，就是有价值的信息。

8、确定续约！高诗岩顶薪两年起步，35岁老中锋不退役，邱彪重组班底

首次引入「峰谷计费」 依旧真香 再造「DeepSeek时刻」，最大的变数是价格。

如今，算力的胃口，早就涨得比供给快。

依托上海市科学智能创新生态及四年办赛积累，上智院、上海祖泉创新转化研究院（下称「祖泉研究院」）、上海未来产业基金、上海未来启点社区联合发起的世界科学智能大赛OPC创业孵化营在会上同步发布并启动申报，推动打通赛事竞技、技术迭代、产业试点、单人科创创业全流程，为科学智能领域青年创新项目搭建可持续落地的发展载体。

9、曝曼联与科内达成个人协议，但不愿6000万签！两英超铁腰亦是候选

至于托着这一切的地基，反倒成了最没人在意的一层。

对开发者来说，这意味着终于可以放心把一个完整issue、一整段工作流交出去跑通，而不必再当AI的保姆。

10、涨球了就得夸！王欣瑜不敌四号种子阿尼西莫娃止步16强，刷新澳网最好战绩

今年4月15日，Chloe发了一条视频。

但是，现有后门方法难以直接迁移到 DLM。

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

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。

2、6道自测题｜减脂失败的原因终于找到了..._网易订阅

Demis看到了消息，并回复说会让高级政策团队的两名负责人去评估。

3、记者：里昂希望尽快敲定奥蓬达，和尤文的谈判仍在进行中

GPQA最开始只有39.4%，调整答案格式和评测设置后，直接飙到95.96% AIME因为答案都是数字，且题目已被大量公开，最终跑到了100% 最夸张的是HLE——他直接把测试答案拿去训练，最终得到99.44% 第二步，就是制造一家「真实存在」的实验室。意大利名将辛纳卫冕温网男单冠军就在大会现场，我们与超维动力联合创始人兼CEO喻杰博士进行了一场深度对话。

4、周末谈星｜叮！巨蟹座新月抵达，你的星座在悄悄发送什么emoji暗号？

他随后把结果直接通知了Pintz本人。

5、直接挥拳！老队友见面特别生气，阿德巴约怒揍希罗

编辑：LRST新智元报道 曾要4年的项目，竟被Claude Code硬生生压到两周！ 成本从300万美元，砍到十几万。

6、AI预测命中率65.7%！联想与咪咕发布《世界杯预测人机大战百场观察》

数据类型：部署零动作标注 目前市面上即便有一些利用人类视频数据的模型，往往也需要痛苦的人工标注：标出视频里人类手部的三维关键点（甚至需要生成复杂的MANO手部网格），然后再把人的动作重定向到机械臂上。

这正是James说的「先想清楚我要找的是什么类型的信息」。

Google赌基础设施。

7、面对价格战，马斯克也无能为力了

结果不是黑盒，而是透明可查的。

展览海报 · 山河入画 换到平面设计，这张图的高级感，是那种可以直接挂在顶级美术馆门口的水平。

8、中国男篮又一人冲击NBA！2米26徐昕飞赴美国，此前马刺邀请他试训

通往AGI之路上，比拼的不再是谁的长板更长，而是谁的系统能转得更稳、迭代得更快。

这份方案非常专业，连顶级的军事与监控法专家都评价「相当出色」。

再往底层看一层。

我们此刻的共同作为，将决定文明的下一阶段如何展开。