Flexion 的公开 Demo 跑在第三方硬件宇树 G1 上，任务以户外拾取、搬运包裹为主，时长和复杂度与逐际动力和 Figure 的家庭长程任务有一些差距，全身运控的稳定性和精度也受限于第三方硬件。

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参考资料： https://x.com/claudeai/status/2079595988998554047 编辑：马可新智元报道 从未见过如此糟糕的模型！ Gemini 3.5 Pro正式版没来，3.6 Flash、3.6 Flash Lite等Gemini 3.6「阉割版」发布了！ 就在昨夜，谷歌DeepMind宣布，推出三款模型，分别为Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite和Gemini 3.5 Flash Cyber。鸭脖app原因在于，可控，不等于可交付。

2、广东男篮最新消息！球队欲得到林葳签约权，萨姆纳降薪续约，王少杰或无缘回归

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结果不是黑盒，而是透明可查的。

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GPU利用率普遍不到50%，跑分很漂亮，真实业务一压上去就卡顿；长文档、长上下文一来，整个系统直接堵死。

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从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代个人智能体的Peter Steinberger，到Claude Code创造者Boris Cherny，这些硅谷大佬，正集体转向「循环」（loops）。

以万拿机器人参与「618」仓储分拣真实作业的实践为切入点，万拿机器人 CEO 程二亭、产品总监方知远与次元造物董事长龚海、极新科技 CEO 姜稳及《苏肆观澜》主编张程展开深入交流，共同探讨具身智能规模化落地的场景路径、核心部件的产业价值，以及行业未来能否诞生属于自己的「宁德时代」。

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。

6、先下一城，却遭逆转，克-休伊特追赶父亲脚步尚需时日

在内部知识问答这种高频轰炸的场景里，命中率能稳定在20%到30%。

它的核心意义在于，在例如数采工厂里，机器人学会一项技能后，可以以极低的数据要求、极低的金钱和时间成本，完成对新场景的适应和部署。

7、季后赛对阵！火箭瞄上湖人的同时，湖人也瞄上了火箭

但故事还没完，它引出一个更大的问题： 当这一代孩子长大，AI早已像空气一样无处不在，一个从小只被老师「用AI教」、自己却没真正上手用过AI的孩子，能真正做好准备吗？ 这个问题，Claude for Teachers还没打算回答。

3.6 Flash的发布公告中，谷歌提到，Gemini 3.5 Pro还没有完全准备好，而Gemini 4已开始「目前最雄心勃勃的预训练」，并「对取得的进展感到非常振奋」。

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https://www.makeuseof.com/claude-cowork-automated-away-job/ 这个故事发生在「Record a Skill」上线之前，用的还是手写 Skill 的方式。

本月初，钛动还与 OpenAI 正式达成了合作并签约。

当我们谈论具身智能，实际上在谈论未来十年的通用生产力。

9、茂名化州市政协原主席黄轩被查

怎么测的 图2 SafeClawArena的评测流程。

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在你，到底怎么用它。

这回，Anthropic将目光盯准了K-12老师的整条工作流。

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面向开发者与企业，HMS已经完成SDK封装，可以直接交给基座模型厂商、Agent厂商和具身机器人厂商做集成测试。

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跨环境——深筐、货架、流水线、狭窄空间都能应对。

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4、美媒分析湖人6将或遭交易：5后卫+1中锋能换啥？早该放弃畸形阵容

AtomWorld并非直接否定Scaling Law，而是提醒科学智能体重思 「该缩放什么」。

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现实是，它夹在几次被媒体当作常规升级报道的版本更新之间，就这么发生了。

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更深层的问题在于，J-Space研究本质上是一项工程导向的工作，它将「可解释性」窄化为「可观测性」和「可干预性」，然而在更广泛的知识论传统中，「解释」的含义远比此丰富——它涉及将现象纳入更一般的规律框架，涉及提供理由和依据，还涉及对决策正当性的论证。

爱诗从第一天就在做面向C端用户的全球化产品。

正如数学家Jared Duker Lichtman所惊呼的那样：「这是现代数学中最鼓舞人心的故事之一。

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这也从侧面说明，在某些情况下，安全与功能难以兼得。

这个学习信号不能只是「用户喜欢或不喜欢」，也不能只是模型回答的准确率。

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他手机上开着Claude应用，左边一个小小的代码标签，里面同时挂着5到10个会话。

而「把模型硬连线进芯片」这条路，此前只有加拿大初创公司Taalas在走——它已从Quiet Capital、富达等投资方融资超2亿美元。

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思路叫「纵深防御」，具体做了几件事： 1. 拿真实的事故当素材，反过来造对抗测试； 2. 针对性做对齐训练，他们发现模型在长任务里会「忘」掉指令，就专门训练它记牢； 3. 再加一个全程盯轨迹的主动监控，一旦发现苗头，能直接把会话叫停、提醒用户。