现在扫码 · GDPS赞助商征集 科技让生活更美好，展现双基友好真技术 【GDPS赞助商·扫码报名】 长按识别小程序码 · 展现行业一流技术实力 ·赞助商征集窗口限时开放 赞助商征集咨询 沈老师：13301882228 GDPS大赛全流程 · 7月征集已启动 GDPS全力打造循环演进、迭代升级的产业飞轮：2026年7月WAIC场景征集→10月GDPS上海总决赛→12月出征中东迪拜人工智能展→2027年4月联袂上海国际汽车工业展览会机器人专区完成闭环进阶。

1、多宝登录 但方向很清晰——未来每个打工人，都应该有一个真正懂自己的AI助理。

Weil删帖。多宝登录表面更是暗藏玄机。

2、官方实力榜湖人反超升至首位 雄鹿第2勇士告别垫底

一本安全账。

3、控制权争夺再升级！大股东所持北京汇源股权被冻结，*ST国中：对利润影响存在不确定性

Anthropic给它的定位很明确：帮老师减负，把他们省下的时间还给教学，还给那些没法被自动化的、人与人之间的真实连接。

4、今日18:07开票

值得一提的是，团队一度以为reward上不去是算法问题，排查后发现罪魁是训练环境本身——早期约16%的轨迹里，至少有一次失败源自沙箱而非模型。

5、网易智能稿件转载须知

如果每一行代码都交给最强大模型复核，算力成本和响应延迟都会不可控制，而这个体系，解决了成本与延迟的问题。

比如，让工程师做网页却不给浏览器，页面能好看吗？给了浏览器，他每改一版都能当场看到效果，反复调到满意才交。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2605.09397 不同于「无论输入是什么、都输出同一段固定文本」的固定输出式后门目标，该工作将关注点扩展到多样化、生成式后门目标，以探究DLM对于后门注入的脆弱性。

6、对话耐克大中华区总经理：耐克如何重构中国市场？

企业承担成本，贡献语境，暴露问题，提供反馈，而模型公司则有机会获得跨企业、跨行业和跨场景的认知积累。

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。

7、猛龙罚球准绝杀步行者：日本河村勇辉三分4中0 伦迪两战10三分

他们把各自的模型、数据和训练体系摆上桌面。

参考资料： https://www.nature.com/articles/d41586-026-02091-6 https://x.com/kimmonismus/status/2076658442282934351 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1uv399n/yuji_tachikawa_one_of_the_worlds_leading/ 编辑：元宇 大卫新智元报道 【新智元导读】国产Coding模型杀疯了！实测1分20秒闭环真实Bug，1395行代码徒手捏出《我的世界》，长程工程能力直逼Opus 4.8，不用再当AI保姆了。

8、约64.5%！乘联分会：7月新能源车渗透率将创历史新高！燃油车市场持续萎缩

」 原因是选角——跨性别演员Elliot Page出演角色，黑人女演员Lupita Nyong'o饰演海伦。

借助PixVerse的多模态模型与实时互动技术，三位创作者一边用AI加快画面生产，一边坚持人工完成剧本、台词和审美把关，甚至重新手绘部分关键帧。

这种对AI生成代码的不信任，在限制了工程师们使用Gemini来辅助开发，担心专有代码泄露到训练数据中。

9、杂谈｜二手相机价格崩盘了？为啥？

它们只能靠一群愿意为一个圆角、一次跳转、一个加载动画反复较真的人，一点点磨出来。

Loop的本质，是让Claude用定时任务调度一个能重复跑的活，每分钟、每五分钟、每天，随你定。

10、布朗尼：詹姆斯去勇士，太癫了！

三个模型往这四条轴上一摆，三张脸就出来了。

当宾夕法尼亚大学沃顿商学院的副教授Edgar Dobriban试图用AI攻克这个堡垒时，事情开始变得诡异。

1、夺冠巡游刷屏，西班牙足球的“第二曲线”藏在哪？

这几年，AI4S大致沿着三条路线推进。

2、山东泰山1-2憾负大连，中场崩盘，王梓丞补时破门，冲甲形势严峻

业界习惯「对的留下、错的扔掉」，KwaiKAT偏要在失败里淘金—— 很多失败其实只差临门一脚，方向对、定位准，就缺一个关键判断。

3、美记：除非骑士能交易来欧文，否则骑士只是詹姆斯的备选球队

WAIC 2026（世界人工智能大会）于 7 月 17 日在上海开幕，国内外 1100 余家企业参展，带来超 3000 项展品。中国日报看山西｜太原理工大学男篮夺冠背后：新兴力量颠覆传统格局几乎前后脚，博主leo甩出一句话，「趁还能用，赶紧把你手里的Fable 5额度花掉。

4、3年过去了，他场均仅5分，坐实“诈骗犯”标签，交易价值不如薯片

以J-Space为代表的可解释性研究将神经科学范式引入了人工智能领域，其贡献在于使我们得以窥见模型「内部发生了什么」。

5、韩国0-1输球，日本队却迎一喜一忧！森保一或故意输球“挑对手”

能在完全不同的工厂标准、机器人品牌、集成商体系里都稳定落地，靠的不是把货卖出去，而是十年、27000套一个个磨出来的兼容性。

6、蚝式传奇，百年华章

前者靠语言表征就能大规模积累，后者还在满世界找「经验的通用表征」。

但DeepSeek从来打的，就不是这张牌。

金星和天王星的自转必须是负数。

7、AIGC创新社沙龙｜易企秀CEO黄金：AIGC时代大量机会将诞生于应用层

数据给不给、给哪些，你说了算，交出去的也不进模型训练。

几天前，一个从没露过面的代号「Claude Honeycomb」，在Cursor的模型列表里一闪而过，几个小时后被悄悄撤下。

8、一夜消息：萧华放话老詹，追梦怒斥新秀，小卡交易暂停原因曝光

这一现状，进一步凸显了 AI 科研的两大核心瓶颈，制约着技术深度落地： 一方面，大模型可快速推演生成海量科研方案，但线下实验验证效率偏低、进度滞后，逐步形成方案堆积、验证滞后的行业痛点； 另一方面，科研试错经验、实验数据缺乏系统化留存渠道，导致科研工作容易陷入重复试错、低效迭代的状态。

但科学，绝不妥协于「八成正确」，它要的是精确、可靠、可溯源—— 一个结论，必须能被验证；一条推理链，必须能被追溯；一个错误，必须能被定位和修正。

特纳以为，整个AI学术界终于要站在一起，给谷歌和五角大楼施加舆论压力了。

WAIC看完风向，GDPS来出结果——面向全球启动赛队征集！ 现在扫码 · GDPS赛队征集 参赛即路演，获奖即融资。