Flexion 比较特殊——它提出的 Command / Motion / Control 三层自主栈，架构范式与 COSA 的 S2 / S1 / S0 高度趋同。

1、亚搏手机 AI 桌面助手负责整理邮件、更新进度、汇总投放数据，把散落在网页和表格里的零碎工作串成一条线。

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也就是，把Prefill和 Decode这两步彻底拆开，分别丢到不同机房、不同厂商的芯片上去跑。

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过去，迁移是一道开发者不敢跨的天堑；现在，它只是一条等待被清空的进度条。

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在3大内部知识工作基准中，K3超越Claude Opus 4.8（max）与 GPT-5.5（xhigh）: 这标志着 Kimi K3 在智能体知识工作能力上全面进化，实际应用更强大、更可靠。

在DeepSWE这类编码基准上，最高能省下65%。

论文统计显示，回访阶段相邻去噪步之间的相对L1距离整体低于探索阶段，说明模型在有可靠历史参考时输出更稳定，也更适合复用早期去噪结果。

6、侯森替补去中甲，国安试金徐正源 铁人若客场对攻 后防必被打成筛子

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。

这就像是给每条道路发两块特殊的车牌，只要保证每个十字路口，同种颜色的车牌总是成双成对地进出，证明就可以完成了。

7、杜特尔特被关一年多，能救他的竟是特朗普？国际刑事法院摊上大事

当然，Artifact现在更接近一个能连数据的交互页面，离独立部署、完整权限体系、真正替代商业软件，还有一段路；MCP也不是Anthropic独家，它是个开放协议，谁都能用。

并行的TTC让长时间运行的推理变得具有现实可用性。

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网友惊呼：「并行推理将重新定义计算可能性的边界！」 网友 @Mikhail Rogov 敏锐地指出：「把耗时从一天缩短到一小时，这完全是另一种产品形态了。

这几个硅基，能在规定时间内完成任务吗？ 8万块积木 一场没有剧本的公开考试 一座积木长城，听起来像个行为艺术。

Ontology 主要回答： 企业世界中有什么对象； 对象之间有什么关系； 当前状态是什么； 哪些行动可以作用于这些对象。

9、约翰把老本吃完了，用不明白3大国脚，成都别以为冠军稳了，胡荷韬调整好心态

他的解释是：教堂的地基太庞大了，庞大到把那点正在快速生长的流动智力完全盖住。

他说行，顺手发我Slack上。

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而在更远的地方，商汤还在同时布局三条前沿路线：光计算降低数据搬运的能耗，量子计算解决传统方法算不动的高维优化，太空算力则是把Token送到地面网络覆盖不了的地方。

直奔主题，你让它干什么它干什么，一步不多走。

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在自我递归能力上，Kimi在技术报告中称，「K3与Fable-5（含潜在回退方案）达到了相近性能，但K3每次迭代的优化速度更快。

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经过几十年的攻防迭代，电脑系统早已把进程隔离、最小权限、代码签名、访问控制这些防护做成了标配；可智能体这一侧，这些机制几乎一样都没有。

3、该说不说，他还是有点“进步”的……

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5、特朗普：从现在起只要伊朗在霍尔木兹海峡向船只开火，无论使用导弹、火箭弹、无人机还是其他武器，美国都将轰炸伊朗一座桥梁或发电厂

当最大位姿相似度低于阈值时，系统将当前状态视为探索阶段，丢弃可能误导生成的空间记忆；当相似度达到阈值时，相关历史视角才会被保留下来，作为条件参与后续生成。

6、咱们身边事

综合性能直逼Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol。

前几天，OpenAI大佬亲授，5分钟把GPT-5.6塞进Claude Code。

来源：Information 无独有偶，亚马逊员工也开始狂刷「AI KPI」，甚至让AI Agent空转几个小时，只为把名次往上顶一顶。

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固定种子噪声生成一座岛，要有丘陵、海岸、浅水、地下矿脉。

为什么走向AGI 必须是「体系化跃迁」？ 什么是真正的体系？ 近期行业内有一次动作极具代表性。

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大模型依托海量文本数据完成训练，擅长基于存量知识开展推演生成，短时间内即可产出大量蛋白质序列、新材料配方、量子排布等科研方案。

因此，AtomWorld并不是简单否定Scaling Law，而是指出它的适用边界：规模扩大能够带来部分能力增益，却无法自动补齐三维物理空间操作中的核心短板。