PolicyTrim引入step-saving reward：成功轨迹用越少步骤完成任务，奖励越高。

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第一层是自动跑在后台的，后两层会在合适的时机问你要不要扫一下，你点了「确认」它才动手，完全不影响你思路。

4、ofo小黄车官微停更5年突然发文，遭网友喊话“退押金”

仅仅90分钟。

5、2胜11负到4连胜！过山车式反扑，最大功臣竟是69岁老帅，太神奇了

参考资料： https://x.com/maxforai/status/2078767321603342656?s=46&t=kUmE9xDZxjY1kLbL84hhYQ 编辑：Aeneas新智元报道 一名顶尖实验室的材料研究员，最无力的瞬间，从来不是想不出创新思路，而是 AI 一天推演上百种新配方，人工实验一年测不完； 最可惜的损耗，不是实验本身的失败，而是随着项目结束、人员更迭导致数据、经验、参数未能有效存留，让下次的研究需要重复起步、反复试错。

破案了！这个号称世界第一的网页Demo，背后根本不是什么自研模型，而是偷偷调用了DeepSeek模型家族的API来套壳输出。

苹果在隐私和性能之间做了取舍，选了前者。

6、夺冠巡游刷屏，西班牙足球的“第二曲线”藏在哪？

没有它，一个跑一整晚的Loop，很可能就是一台睡着了还在批量提交垃圾代码的机器，而且提得理直气壮。

程序生成橡树林，外加一间能走进去的林间小屋（木地板、原木立柱、玻璃窗、圆石屋顶、砖烟囱），再从出生点铺一条圆石小路过去。

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从而让推理有了证据支撑，而不再停留在「凭语感接话」的层面，可解释性也随之提升。

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PolicyTrim的核心观点是：对VLA机器人而言，部署效率不只来自更快的模型推理，也来自更高效的策略行为。

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面对真实扰动，ICL一击即溃，而WAM-TTT凭借46.2%的成绩，打出了超5倍的降维打击！ 这也是全球首次在真实机器人任务中系统证明：测试时训练在泛化性上，碾压上下文学习。

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但快有什么用？快速给出一个错误答案，等于用更高的效率浪费用户的时间。

经过系统级调优，才能让这套复杂程度远高于英伟达方案的异构系统，实现长时间稳定运行，系统可靠性达到99.9%，真正实现大规模商用。

10、CCTV16直播申花VS海港，德比变保级战，阿苏埃冲击魏震 朱辰杰复出

参考资料： https://x.com/testingcatalog/status/2077132529270743286 https://x.com/btibor91/status/2077079848678555932 https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes https://openai.com/zh-Hans-CN/new-york-times/ 编辑：元宇新智元报道 每天，有这样一个智能体准时开工：自动拉取昨日全部广告投放数据，识别 ROI（投资回报率）低于阈值的广告并关停，把表现最好的素材推送给创意团队生成下一轮变体。

matplotlib维护者Scott Shambaugh的博文，记录AI智能体因代码被拒、公开发文攻击其声誉的经过。

1、48支球队的世界杯，为什么还是没有中国队？

报告给这类行为的定性是：AI的「内部威胁」。

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一位科学家出身的政府高官，在小象电动展台前久久驻足，详细询问了聚能磁轴向磁通电机技术路线与量产进展。

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在最难的「时序推理」子项上，HMS达到94.7%，Hindsight是88.7%，拉开了整整6个百分点。不算意外的告别 斯瓦泰克官宣和教练费塞特分道扬镳具体做三件事。

4、体育产业“适老化”，堵点在哪里

新智元报道 ChatGPT推出快满4年了。

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6、梅西梦碎纽约! 阿根廷0-1西班牙! 球员评分：仅2人满分，4人良好

她或许不叫这个名字，不裹头巾，不谈信仰。

威胁模型（Threat Model） 场景：攻击者微调一个预训练DLM以植入后门，再将其作为「有用且良性」的模型（如某垂直领域的定制模型）发布到开源平台；任何部署该模型的用户都可能成为受害者。

可用进废退，那块负责独立思考的脑力，就会跟久不用的手臂一样，悄悄回缩和变弱，用奥特曼的话说是——肌肉萎缩（atrophy）。

7、场均5分，三年顶薪：杜润旺出走广东，到底值不值？

在这份离线排行榜上，GPT-5.6的一众变体（连视觉版都算上）集体冲到136分，把身后所有对手甩开了一大截。

哑光纸盒、烫金字、薄胎白瓷、胡桃木桌、袅袅茶汤蒸汽——五种质感堆在一张图里，任何一处露出塑料感就废了。

8、热火官方YT泄露“詹姆斯加盟新闻发布会”，球队称是安排错误，疑点仍未解

他说行，顺手发我Slack上。

企业只有在每一次Token消耗之后，留下了自己拥有的、更好的知识、技能、评价标准和执行能力，才真正积累了Token Capital。

最后吐出来的，还是一张没法接着编辑、没法直接用的半成品。

托管沙盒 + 全栈agent控制 + 思考力度调速，在单agent的能力密度上做文章。