现在市面上几乎所有AI产品，每次打开都是一张白纸。

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在此之前，Codex Sol MAX面对一个提示词，会花掉十分钟以上，反复试、反复推、反复调用他们的工具，直到把活儿干得挑不出毛病。

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刷新一下——从0%重来。

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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。

每往下走一步，都回看前面已经落笔的部分，再决定下一笔怎么画。

「书生·端砚」并非单纯升级的文献处理大模型，而是一套完整落地「假设推演—仿真计算—实体实验—数据回流」全链路的科学智能系统。

6、87比64大胜23分！广东掀翻深圳冲冠有戏：宏远三少砍49分13板

而真正的循环设计者们，才刚刚上场。

参考资料： https://x.com/eknight/status/2075643450196971805 https://x.com/SebastienBubeck/status/2075596982622835006?s=20 编辑：Aeneas新智元报道 这个月刚过半，AI圈就已经卷出天际了！ Fable 5、GPT-5.6全量开放，Grok 4.5逼平Opus级，Meta下一代Muse Spark重返赛场。

7、没房子和有房贷，你说哪个更痛苦？_网易订阅

信息产生知识，知识产生智慧。

甚至，宝马M部门专门为它开发了「Heart of Joy」超算，负责毫秒级的四轮扭矩分配。

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原因之一，可能是数据量的不平等。

并且，这一层功能完全免费。

身高173厘米，体重70公斤，1:8.5的头身比，与真人几乎实现了像素级的一比一还原。

9、“你算哪门子北大？”一份北大录取通知书，被全网嘲笑到颠覆认知

第二点，Sol的上下文上限被从GPT-5.5的272k提到了372k，结果导致计费比预期多扣了。

但是，他们现在才开始公开强调： 企业学习闭环； Token Capital； 反向信息悖论； 企业Alpha； Sovereign AI； 企业对模型和应用层的控制权。

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比如每30分钟查一遍错误日志，把严重级别的挑出来用大白话汇报；或者每小时扫一遍收件箱，摘要新邮件、把该回的草稿先拟好。

这种不可控的生成，让看似充满灵感的创作，实则变成了纯凭运气的「盲盒抽卡」。

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这套循环普通人也能用 前面那套循环，已经被做成了产品，普通人照样能上手。

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第三步：构建「双元素集」标签法（Lemma 2.1） 这简直是AI独创的「魔法」。

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梅卡曼德在WAIC上的回答是：你说「通用」和「泛化」，我用场景验证。费城半导体指数跌2%好在缓存命中的价格依然极低，把批量任务、评测跑分、数据生成挪到高峰之外，成本还能压回去。

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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。

6、王忠民：未来可以记账，可以定义为一种交易的商品

（图源：Claude官方博客） 人逐轮控制，你写一句，AI跑一轮，检查完再写下一句，全程你握着方向盘。

堆得越多，「找不到」就越致命。

7月15日，银河通用发布WAM-TTT，全球首个面向具身智能大模型的测试时后训练框架。

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正是这些不起眼的地基活，才撑起了后面平稳的训练。

在开发复古游戏上，据网友实测，Kimi K3以一半的成本击败了Opus 4.8。

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它直接调用文档内核，生成了一份可以直接打开编辑的PPTX文件。

可控，也不代表可交付。

（视频中的速度数字对应本演示视频的交互动作、视频时长和统计口径；论文表格中的2.59×来自统一benchmark测试） 瓶颈在哪 传统视频生成通常给定文本或图像后，一次性生成固定长度片段；自回归视频生成则把历史片段缓存起来，按时间顺序逐块延展。

这让人想起几个月前，Anthropic CEO达里奥的「凡尔赛」。