归根结底，智能体的安全，不是「换一个更强的模型」或「上一个更严的平台」二选一就能了事的。

1、乐鱼全站 现在整个工作流嵌进智能体了，它就是工作台。

但这一次，人类连最后那10%的戏份都没了。乐鱼全站本次为第一轮报名，待场景征集完成后，将做后续报名通知。

2、德布劳内谈回归那不勒斯：“经历紧张一年后，现在让我休息”

这条曲线，正是撑起他「下一年最强」的底气之一。

3、中国男篮决战中国台北，首发五人大调整，郭士强输球就面临下课

这背后欠下的，是一代人的「认知账」。

4、女护士张水华为什么不辞职？关键还是钱没到位。

苹果在隐私和性能之间做了取舍，选了前者。

5、央视盛赞金寨全链发展，雅迪聚力“链”动一座城

这在设计圈是一件近乎「叛逆」的事。

直到这个周末，Claude Fable 5登场了。

Shadoweave真正的野心，在这一面。

6、奇遇中轴

信息设计 · 中国茶的六大茶类 信息图再进一步：六个模块环绕中心茶杯，茶名、茶汤色、产地、山水小插画各就各位，几十处中文零乱码，配色克制、逻辑清楚——一张能直接挂上博物馆展板的图。

经济学者Jeremy Nguyen评论「Codex和Claude Code同一天重置额度」时说，也许多年以后，我们会跟年轻人讲起早期这场「智能体token大战」，讲token当年被补贴得有多疯。

7、绍兴家长注意！今日起，高考出分！

智能体已经好用到大家抢着用。

执行这场挑战的，是原力灵机最新一代具身通用基础模型——DM0.5，全程自主执行。

8、美以联手突袭伊朗，特朗普发布开战宣言：海军要全歼，政府要接管

就在立川裕二利用Fable 5帮他解决弦论难题的同时，斯坦福大学的遗传学家、心脏病专家Euan Ashley，让Claude解读自己的基因组，结果AI用了30分钟就做完了。

2026年的第二跳，他们发布了AstraBrain WAM进阶成果，一举打开Scaling Law。

今年的WAIC，含金量可谓空前。

9、XBOX工程副总裁上任两月即离职 转投AI初创公司

因此，AtomWorld提醒我们重新理解Scaling Law在科学场景中的适用范围：基于网络文本语料的Language Scaling依然重要，但它只是起点。

不多不少，正好两次。

10、107次犯规14张黄牌，“阿根廷 脏”热搜爆了

参考资料： WAIC惊现最会赚钱的AI智能体，钛动科技Navos 2.0带来AI时代商业新玩法新智元报道 就在刚刚，Anthropic官宣：Claude Fable 5，宣布永久可用。

而具身数据还差1万倍以上。

1、莫兰迪不多见的简约风景画！

」 按他的说法，Anthropic正在为Opus 5的发布做最后冲刺。

2、哈哈列车“火”了丨6小时环游龙江东部，22℃清凉一站式打卡十余城

拔掉网卡， 这只机器狗还能「死死咬住」你？ 在WAIC期间，面壁智能还开源了一个追踪导航模型——MiniCPM-RobotTrack。

3、天津，藏了一手机器人的王炸

在LIBERO中，π0.5达到最高5.83倍端到端加速，同时成功率保持98%以上。AI芯片撑起韩国经济：二季度GDP增长3.7%超预期，但内需依然疲弱一个叫Chloe的创作者，真的做到了。

4、这前脸一看就靠得住，斯堪尼亚推出模块化军用防护驾驶室

很多人选择加入超维动力，正是因为从心底认同这条路。

5、女篮前国手退役！世界杯亚军功勋，总决赛力压韩旭，女篮第一美女

Light Interaction的做法更贴近自回归视频生成的实际结构：文本条件KV缓存和当前chunk始终保留稠密计算，只对历史视觉KV做3D block稀疏选择；同时通过Triton融合Q preparation、KV preparation和untile scatter等操作，减少中间张量和重复内存搬运。

6、茅台，一直很稳

DM0.5引入了一层叫「上下文抽象层」（Context Abstraction Layer）的设计，把过去一段时间的关键帧和当前观测一起送进模型，撑起最长60秒的任务进程记忆。

大模型本质上是一个「认知节点」，负责计算与推理；而记忆是一个与之正交的问题，关乎信息怎么组织、怎么检索、怎么遗忘、怎么整合。

传统解法笨拙且昂贵：派工程师扛着VR头显和遥控臂，重新录制轨迹，再花数天重训模型。

7、广东宏远不会通过交易得到王少杰！正式确定重返北控

代价是，偶尔它也会省掉不该省的那一次。

大脑用两套互补的记忆在工作：以海马体为核心的快系统，能把一次性的具体经历迅速抓住，这就是情景记忆；以大脑皮层为核心的慢系统，把成千上万次经历里反复出现的规律慢慢沉淀成概念与常识，这就是语义记忆。

8、Vyra学院助力女孩圆梦职业足球

而这些动作，大半都发生在7月这半个月里。

我始终相信，人类的才智与创造力足以解决任何难题。

Mollick尖锐地指出，谷歌如今的挫折，完美复刻了此前Meta Llama 4和xAI Grok 4所经历的痛苦。

AI 赋能科研的终极价值，不是替代研究员思考，而是聚焦前沿核心创新，推动AI从标准化的算力工具，进阶为可探索未知、可持续迭代的科研协作伙伴。