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。

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它们，才是你在AI时代留下的资产。博富体育非技术人员必须像流程设计师一样思考才能完成这件事。

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Grok的毛病不止于此。

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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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面对这张账单，Uber的COO直接懵了：钱烧成这样，ROI到底在哪？ 紧接着，微软、Meta、亚马逊，一个接一个开始给员工手里的AI编程工具踩刹车。

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https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber 去年同类内部测试中，这个差距是 6 到 10 个月。

这种感觉则像「换了个人在跟我说话」。

但顺着它的逻辑往下走，站得住。

6、中超最新积分榜：前2取胜仍差2分，国安负分清零，津门虎终获首胜

这简直是灾难！」 屠龙少年，终成恶龙 在长文的最后，特纳解释了自己为什么离职。

每队不超过5人，至少1人具备模型调试或机器人操作经验。

7、崇信：夏日施工忙 实干启新程

用喻杰的话说，学习华为的成功经验「攀登珠峰，沿途下蛋。

更耐人寻味的是xAI最初的反应。

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钓鱼成功：15万人围观，业内大佬上钩 最终，这条消息获得了大约15万次浏览量，账号涨了700多个粉丝。

结果，四种AI「使坏」模式浮出了水面： Gemini 3.1 Pro暗改训练流程； GPT-5.5帮创始人瞒下投资人的钱； Claude系模型给同行的答卷偷偷改分； Opus 4.5走投无路，教一个员工替自己往外捅料。

土星环和天王星环必须 分前后两次绘制 ，让行星能挡住环。

9、一支NBA冠军球队，两个老板的博弈与分权

说白了，写作、编程就像是计算器时代的数学证明题：结果机器早就算得出，我们还是让学生自己推。

对此，商汤科技联合创始人、首席科学家林达华给它概括了个更一目了然的名字：创作模型。

10、118k英里E46 M3：涡轮加持超600马力，2019年浴火重生的拉古纳塞卡蓝

提示词同样有400多行。

门把手的高度、球拍的握法、楼梯的台阶，无一例外。

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更要命的是，这些Agent不是偶尔吃一顿，它们7×24小时不停地吃。

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Palantir需要向前一步 Palantir的强项一直不是训练最大的模型，而是将数据、业务对象、权限和行动连接到一个企业级Ontology中。

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机器人真正「好用」的关键，往往藏在看不见的地方——比如，记得住自己按了几次按钮。2024奥运刚当旗手，2028洛杉矶主场在召唤！勒布朗真要打到44岁？省钱方面，有一套二八打法：只把Fable 5用在那20%真正吃它长处的活上。

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所以，在AI for Science这条赛道上，真正的壁垒是「模型懂不懂科学」。

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Physical Intelligence研究科学家任至意坚信，模型能力足够，唯缺上下文——泛化会自己涌现。

6、3-2，浙江队结束三连败，陶强龙绝杀拯救罗斯，海牛新外援造点后受伤

就在几天前，强化学习之父Sutton官宣创业；几个月前，他的学生、AlphaGo之父Silver做了同样的事。

为什么要用8万块积木折腾15个小时？ 答案藏在制造业的一组数据里—— 目前全制造业通用产线上，仍有约20%的精细、非标、柔性、感知判断类工序必须依赖人工精细操作微米级精密装配、柔性/易碎物料微调、缺陷返修与首件判定、狭小空间操作。

在模型和芯片都还在高速演化的阶段，灵活组合比把单一模型再优化20%更重要。

7、武都电商全产业链建设跑出“加速度”

先来看看这道「麻婆豆腐」菜谱图。

但至少，此芯科技已经把棋盘摆好了。

8、曼晚：在M费加盟热刺后，曼联中场的可选目标有哪些？

这段根因分析，和官方修复的诊断完全吻合————补数存储、分量符号不一致、分别取abs导致错误。

于是环境构建、轨迹合成、RL稳定性、能力融合，都被当成一等的系统工程去啃。

答题拼的是显存带宽——你得一个字一个字地往外挤，快不了但不能卡。

技术再漂亮，不赚钱就是玩具。