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你写了段破绽百出的代码让Claude看，它不但没嘲笑，还先夸了句结构清晰。

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AI裁判的推理原文：明知正确标签，却因顾虑「这个标签会被拿去训练模型」而拒绝如实标注。

Chloe的视频，是第一次让大量普通人感受到：历史不是别人的事。

训练时，还专门做了随机历史长度和历史增强—— 历史信息缺失或者失效的时候，模型能退化回只看当前帧，不至于当场崩掉。

6、19轮下来！卫冕冠军海港跟战胜申花的天津 胜 平 负一模一样

一个几乎被行业默认接受的共识是：只要模型足够大、数据足够多，能力就会持续涌现，甚至自动泛化到未知的领域。

灵犀离替代成熟的真人助理还有距离，田然自己也坦诚，上下文工程需要持续深挖。

7、男单32强出炉：国乒占4席+希望之星顺利过关！日本队5人晋级

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新智元报道 又送了！ 就在刚刚，Codex与ChatGPT Work的活跃用户大军，合体突破800万大关。

还撂下狠话：再不改，人的思考力会萎缩。

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AI编程，以前拼的是提示词技巧，现在拼的是谁会搭系统：谁能设计出一个自己会验证、自己知道该停的循环。

27000套，不是27000次演示——每一套都在真实产线上跑着。

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木纹纹理看起来还行，没什么特别之处。

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大脑系统在真实世界的考试 COSA 0.5 的 Demo 选了一个看似普通、实则极难的场景：做家务。

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效果很明显，你在Chloe的视频里，看不出来哪个是AI生成的。

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不同团队各自为战，产品重叠，战略摇摆。阿根廷又绝杀了瑞士——为什么要说又？OpenAI赌入口。

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对我们这些真金白银掏钱买Token、搭Agent的人来说，今天这场发布其实只有一个字最实在——降。

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每一次转化有没有效率，每一个Token有没有被计量、归因、管住。

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参考资料： https://alignment.anthropic.com/2026/agentic-misalignment-summer-2026/ https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment?utm_source=chatgpt.com https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on-me/ 编辑：元宇新智元报道 WAIC「看见未来」，GDPS「做出未来」丨「劳动最光荣」国际具身智能技能大赛全球征集启动。

「每当我想退缩时，我就会看看手机里存着的那张照片——那个被DHS特工在街头无辜枪杀的平民。

一个没封顶的/goal撞上难题，token能烧得飞快。

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这份「会思考」的本事，就来自「图文交错思维」。

但DM0.5的重点并不停留在「把模型和数据做大」。

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超维动力给自己的定位，从来不是一家单纯的机器人公司。

完整模型的纠正成功率高达98.15%；去除恢复数据后，这一指标骤降至15.46%，导航成功率也由59.00%下降至29.71%。

面对这一问题，商汤的解法是用32×32的大patch（普通生图模型是16×16）来覆盖住更大的画面，从而把token量直接砍到四分之一。

跨环境实测中，以人类视频为上下文的基线方法，性能保留率仅剩14.7%，几乎等于归零；而WAM-TTT则把这一数字拉到了75.6%，压倒性胜出。