本次为第一轮报名，待场景征集完成后，将做后续报名通知。

1、博亚平台 标准只有一个：能不能进真场景、干真实活、真帮到人。

如今，它已经站在了走向系统级内容交付的节点——Agentic Generation（智能体生成）。博亚平台」 嘴仗输了，票房也没砸成。

2、太脏了吧，差点被干废，还是姆巴佩…

展会第三天，超维动力（Kinetix AI）的展台前依然围了好几圈人。

3、威海：法治护航企业合规体系建设 聚力优化营商环境

目标是四个数字：1个Token工厂、5个万卡国产集群、10个共创技术方向、200+家AI初创组织。

4、WNBA：自由人罚球绝杀天空 韩旭12分钟5+2正负值全队最高

想推给客户的产品，一定是自己先足够深、足够广地用过。

5、人到中年，心态巨变:社会的底色，大多是灰的。

慢思考负责长程路线规划，快思考负责实时控制。

更关键的是，N1首创了「Think-and-Point」，不仅消除了部署黑箱，还让机器人在每一次自主导航中收集交互数据，并结合空间几何知识，在ABot体系中内化出属于自己的「空间直觉」。

更有意思的，是把两组数字放在一起看。

6、CBA：胡明轩开启特训，焦泊乔二次申请离队，范子铭下家基本敲定，区俊炫加盟香港金牛

它指出企业需要积累AI能力，却还没有完全回答这些能力到底以什么形式存在、如何被管理、如何被验证、如何被更新，以及如何防止它们依附于某一个模型供应商。

然后Gemini发了一份状态汇报：运行成功，退出码0，无任何异常。

7、“扔了可惜，留着没用”，6种正在消失的家电，你家还占了几样？

哪一个才是真的Claude？ 一个模型因为你说的语言而区别对待你。

李述昊解释了 OpenAI 为什么需要他们： ChatGPT 现在推荐商品靠的是爬虫爬网站，不是按商业逻辑训练的。

8、没风度？38岁阿根廷功勋拒罗德里致意！贴面怒喷：你对裁判哭诉1整周

WAM-TTT创新性地引入了「大模型主干冻结 + 轻量内存模块后训练」 的全新范式。

初期，测评可与前沿实验室协商共建；但最终，标准机构应当建立起自己的技术能力，独立于各实验室开发「保留测试集」（held-out tests），以防模型对测试过拟合。

在徐立看来，多模态内容正在经历完全相同的演进逻辑，只是它还卡在半路上。

9、刚刚，亚洲黑马交卷了！把千亿大模型搬回本地，迈向Token自由

蛋糕在变大，但能分蛋糕的人在变少。

针对AR模型的后门主要作用于「下一个词预测（Next-token Prediction）」这一从左到右的生成链条；而DLM采用独特的掩码扩散（Masked Diffusion）训练，模型需要从剩余上下文中恢复被掩码的词。

10、香港名媛林恬儿疑婚变，老公删除恩爱合照，母亲谢玲玲点赞证实

VLA与世界模型谁是下一个目标？真机数据还是人类数据更有价值？全栈还是只做大脑？ 这些问题没有标准答案，但有一点是确定的：物理AI正在以远超预期的速度向我们走来。

实际上，模型公司的智能不等于企业的智能。

1、关于好运山东·骑迹山海“东阿阿胶杯”2026山东省自行车运动联赛(东平站)扩容名额迅速报满的公告_网易订阅

图灵测试就是一个例子。

2、脆皮打工人，都在中药店排队买面包

参考资料： https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 编辑：LRST新智元报道 今年WAIC开幕当天，上海世博展区挤满了各种机器人、大模型和智能体。

3、《蝙蝠侠》新作月底来袭！并非老系列续作

它其实是在提前回答一个更大的问题： 当AI真正进入大规模生产时代，下一代「工厂」究竟应该长什么样？ 编辑：所罗门新智元报道 【新智元导读】618 期间，灵巧手进了某品牌真实仓库，分拣盒子与快递软包。突发！Anthropic呼吁全员停止AI研究一张会呼吸的表，就这么迈向了一个能操作的界面。

4、疯狂大楼！俄罗斯富豪想改变上海香港天际线？

原本，Fable 5是作为顶级旗舰模型，高昂的定价和苛刻的访问，彰显着其「不可替代」的地位。

5、加纳乔的勇气悖论与转会传闻

数据的价值，在每一次交换与继承中被点燃。

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最后测试PPT。

WAIC 2026，上海 AI 实验室发布了「书生·端砚」科学发现平台，有望为长期存在的科研结构性矛盾提供一种新的思路与解决方案。

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7、荣盛发展董秘隆小康增持1000股，增持金额1090元

对于后厂来说，核心命题只有一个：极致效率服务Token的规模化、高质量生产。

具身智能真正的未来，是走向AGI，是在开放、未知、充满长尾变数的真实世界中执行高度泛化的任务。

8、热泵补贴大幅削减：消费者，厂商和工匠集体陷入混乱

但他也提到：「长期来说，我们肯定会考虑去造更加可靠的硬件，但是可能这是一个时间的问题。

这对你我有什么影响？ 以前你想要个趁手的小工具，一个能看板、能查数、点两下就办事的东西，你得会写代码，或者排队等IT、等外包，等一张说不准哪天上线的需求单。

丢给它一个开放问题，它会输出一段流畅、得体、八成正确的回答。

当全球大模型还在拼参数、拼数据时，他们让AI像人一样记忆，像人一样思考。