量子位：找场景和做Research越来越耦合，你们内部如何分配注意力？ 丁文超：在我们内部，没有「预研」这个岗位，所有人统称为工程师。

1、迈博体育 公司核心团队为开源项目 KTransformers 和 Mooncake 创始团队，在大模型推理系统、软硬件协同优化等方向具备持续的技术积累。

就这个规模，不得不说，已经足够机器人把人间烟火看个遍了（doge）。迈博体育凭什么能横跨六个学科？ 周伯文在演讲里用了一个比喻：中国传统语境里的“书生”不是只会四书五经的应试者，而是琴棋书画、六艺皆精的通才。

2、米体丨莫德里奇将向欧联杯冠军发起冲击

在此基础上，还有一个关键点是：执行力要快。

3、阿嬷，在国际拿奖了！

机器人的“眼”，指的不只是拍张照片，而是获取真实世界的信息：物体在哪、长什么样、离多远等等。

4、捡漏顶级即战力！曼联4100万英镑拿下比利时队长，真是赚麻了！

他给大模型出的题，来自数学家Melvyn Nathanson的一篇论文。

5、日本球星敲响警钟：日本足球人才或将断层！后继无人恐成棘手难题

比如，日本的中间商演化整合成三菱、伊藤忠这样的大型商社，具备高效的供应链服务、数据链接、洞察和创新能力，在零供之间扮演了不可替代的角色。

与眼协同配合的，是机器人的“脑”。

大量“听劝”男性进入平台，女性用户发现自己精心维护的社区空间被入侵，穿搭笔记评论区开始出现“没穿黑丝，差评”等骚扰留言，在婚恋和女性议题讨论中，也频繁出现“唱反调”的男性用户。

6、中国男篮热身赛名单：胡金秋、赵继伟领衔，李悦洲入选

但视频是完全不同的逻辑。

原生AI系统的竞争，本质是“模型能力向系统能力的转化效率之争”。

7、条纹，也能显瘦

逻辑跟最近大火的GPT Live类似：双工结构，模型在持续计算的同时，用户端已经在看到画面流出，不需要干等。

世界杯决赛之夜那天，数学家Levent Alpöge在X上发帖：雅可比猜想，是假的。

8、迈阿密国际官方：19岁青训球员丹尼尔-苏马拉升入一线队

具身智能走仿真路线会重蹈覆辙吗？ 韩铮：自动驾驶的难点在于高速场景下的多智能体博弈。

中小企业应该齐心协力，共同建设和维护好行业生态，服从行业协会自律要求，与大企业一起维护行业秩序和整体利益。

逐际动力这段实操Demo，在任务连续性、自主决策深度、技能调用以及全身运控上，已经和Figure站到同一水准线。

9、5.25挪超推荐：斯达vs瓦勒伦加

同时，也为整个白酒行业提供了一个值得参照的样本，促使行业重新思考如何有效应对行业周期。

科学知识的载体远不止文字。

10、初夏用色彩的冲锋衣，解锁多种不重样造型，清爽透气有活力

厮杀中，商业竞争开始从产品和价格战，升级为多维战争。

By the way，下一届RSS，希腊见！！机器人，也开始拥有“触觉想象力”了。

1、一家做了48年"配角"的公司，毛利率突然超过所有科技巨头：美光凭什么

先说规划类世界模型，这是上层，当用户要做一道菜、它负责分析厨房空间和冰箱内容、判断是否需要下单买菜。

2、湘潭市举行成品油流通领域高质量发展培训

最后的结果里，他们拿出2000万元用于工资调整，剩下才是门店调改可用资金，需要控制在7000万元以内。

3、不敌中山队！“粤BA”季军赛广州队先失一城

在采用更高质量、更大规模的数据做后训练后，80B与617B的自回归基座已经展现出显著更高的基准成绩与更稳定的使用体验。官方：蒙扎租借签下葡萄牙体育后卫里卡多-曼加斯（该工作已被ECCV 2026接收） 简单来说，UniTac让机器人获得了一种未触先感的能力，可以让机器人像人一样，在真正碰到物体之前，先“想象”出它摸起来是什么感觉，再决定怎么下手。

4、炸锅！利物浦 1.28 亿锁定头号锋线目标，完美接班萨拉赫

实际上，从朝希开始布局少数股权投资以来，光伏相关的投资不足五分之一。

5、霸占车位8天的彭副处长，原来只是个副科长！

如今，在这些汽车强国的道路上，智能化浪潮是由中国的文远知行来引领。

6、皇马和曼联中场引援，双双停滞；曼联难买卡塞米罗继任者

如果后续符合预期，甚至超预期，我们就持续加注；另一方面，如果一线VC机构也看好他并持续跟进，我们可以交叉验证，那我们更会毫不犹豫地加码。

理解端，模型同时学习物体属性描述和传感器识别。

智源FlagOS的目标，是让模型尽可能实现“一次开发、多芯迁移”；FlagOS 2.0已支持18家厂商的32款AI芯片，并建立包含497个算子的多芯片算子库。

7、高血压患者，千万不要这样吃降压药！

算力、网力、存力，这数据中心的三件套，平头哥全部实现了自研。

传记作家茨威格曾浪漫地描述过历史的必然性：具有历史意义的时刻一旦出现，就决定了后世的进程。

8、官方点赞！上海53岁老板再登场，率队进足协杯32强，期待遇到朱骏

注意，是最快版本，不是完整推理版本。

比如，这一单降价10%，明天客流会增加多少？这台机组继续运行6小时，风险会升到哪里？这笔交易现在放行，会不会在后续触发反洗钱规则？ 这些问题不能只靠物理规律回答，还涉及复杂的业务因果。

他不想做成“平台”，如果靠数据去拿融资，播客每一项可能都不达标，他只喜欢在一个安全有限的盘子里不断去试。

Danfei Xu与RL2团队长期关注机器人如何从人类数据中学习。