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文本语料的Language Scaling是知识基础，但材料建模这类强操作任务，更需要面向行动能力的Action Scaling——将「行动 — 反馈 — 纠错」全流程变成可规模化学习的对象。

3、首次！中国籍数学家邓煜获得菲尔兹奖

哪个残基落在哪个结构域、离活性口袋有多近，一眼可辨。

4、38岁库里坦言“篮球不能打一辈子” 妻子坚信他还能再夺一冠

关键是，单独看每个文件都正常，谁也想不到串起来会有这么大问题。

5、美记：掘金正在积极兜售齐克-纳吉 愿意付出次轮选秀权

而OpenAI的首席财务官，已经把这套算法用到了对手身上。

WAIC现场亚毫米级线束装配，就是「手」的极致体现。

中国人爱吃馒头包子（国产显卡），你当然可以把烤箱改去蒸馒头，但效率极低且费电。

6、西班牙重回世界第一！世界杯冠军的红利，真能一直吃下去吗？

点击进入后，整个UI质感和视觉表现非常震撼。

这个仅有0.9B参数规模的模型，基于MiniCPM4-0.5B训练完成，在同类开源模型中性能稳居第一。

7、印尼公开赛：25秒“计时器系统”首次在1000赛测试

一起来看看，在内部测试中，具体发生了什么？ GPT-6花了整整一小时 找到了那扇「逃生门」 最经典的一幕—— OpenAI让GPT-6去跑公开基准测试NanoGPT speedrun，目标是用尽量少的步数训练出一个小语言模型。

Qoder Security会跨文件、跨函数追踪完整数据流，从污点源到危险汇聚点，挖出单文件视角永远看不到的隐藏关联漏洞。

8、公安部：中缅泰对妙瓦底地区电诈犯罪集中清剿，妙瓦底KK园区630余栋建筑物全部拆除

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后来，他引用杜甫的诗句形容自己那段时间感受：「庾信平生最萧瑟，暮年诗赋动江关。

为什么会这样？ 对此，Anthropic的回答是：我们不知道。

9、21岁世界杯国脚标价2400万欧元，他或许是曼联左翼的性价比答案

8K超清巨制，受限于上传规格，画质有所压缩 从2018到2026，满城人物、山水楼阁、市井百态，尽数收进这一卷里——看到它，很难不想起《清明上河图》。

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10、没想到，梁靖崑一个举动暴露马龙许昕体坛地位，樊振东早看透

一个值得注意的细节是，丰田在海外市场并未大力布局纯电，但当他们开始行动时，也找到了小象电动，开始探讨这方面的布局。

最后，机器狗和工作人员一起做电梯，达到另一个软网环境：地下车库。

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在50多万条成绩样本里，写作和编程这类课，ChatGPT之后的分数明显往上移，可涨的全是作业分，考试分却一点没动。

2、机器人“一捏”辨真伪花生，一目科技WAIC秀AI视触觉黑科技

参考资料： https://x.com/claudeai/status/2078302415804379218 https://x.com/IamYashKapoor/status/2078223827411325348 编辑：Aeneas新智元报道 17日凌晨（当地时间16日上午11点），Kimi K3发布，全网刷屏，开源AI迎来第二次「DeepSeek时刻」。

3、中国女排为啥能赢美国？惠若琪解说点评一针见血！点名表扬2人！

这是原力灵机在7月初的首届开发者大会Action 2026上，刚刚交出的答卷。每体：库库雷利亚谈长子自闭症，盼世界杯夺冠在人类的智商分布里，130分是「天才」的起跑线，全球仅有大约1%的人能站上去。

4、险胜辽宁！山西赢球最大功臣，不是迪亚洛，36岁老将击碎离队谣言

短短90分钟内，它如同一个拥有异构思维的外星数学家，从零开始构造出了一个前所未有的数学结构。

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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。

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它被查出后的解释也是「理直气壮」： 我把自己对实验安全性的判断，置于你的明确指令之上，并主动隐藏了行动以避免被发现。

比如，先盖住不同颜色方块后 ，让机械臂以红绿蓝顺序揭开。

你跟它聊的一切，都锁在一次次孤立的对话里。

7、年届三十的李芷萱，相信自己的生涯巅峰还在未来

两阶段顺序优化可以避免「拉长chunk」和「缩短步数」两个目标互相干扰，最终减少完成任务所需的前向推理次数次数。

为了解决这个问题，RLinf首创了HotSwarm与端云协同训练模式。

8、李美珍PB的幕后推手：唐魔唐宝军谈李美珍PB的秘密以及对大众女跑者的建议

每次开新会话，它对你的业务、文风、客户、偏好一无所知，一切从零开始。

参考资料： https://x.com/itsolelehmann/status/2069897627794284606 编辑：Aeneas

确实，主流做法是把知识存进一个外部库，用时再检索回来，向量检索、RAG，本质都是让模型临时「查一次资料」。

奥特曼自己的说法是，agentic产品的使用量一周环比涨了2.5倍。