大会以「开发者，找找找」为题，赛事、Workshop、沉浸式体验三线并进，集聚100+科技大咖、200+创业科学家、500+头部科技企业。

1、博亚平台 联合创始人王尊玄介绍了他们如何让物理AI以软件的速度进化。

而模型循环的威力，恰恰就来自这种「自己闭环」的本事。博亚平台在数据端，相比纯模型驱动的厂商在实验室里死磕合成数据，高德背后是积累了二十年的庞大时空基座。

2、拆开Claude大脑也没用！AI黑箱真正的钥匙，藏在本体工程

他花费数年时间构建的理论大厦，突然发现地基是豆腐渣工程。

3、覆盖五大临床场景及痛点

莫宗坚评价张益唐「不适合代数几何」，认为他的博士生涯「浪费了自己七年光阴，也浪费了我的时间」。

4、故宫公告：下周一免费开放

1950年提出，此后七十多年里它一直是判断机器智能的黄金标准。

5、一家传统零售商的转型进行时：广百股份的“换挡”与调整

能在全球不同市场做到标准化交付和规模化部署，本身就是技术成熟度和产品化水平的证明。

Shadoweave真正的野心，在这一面。

随着使用量增长，每一美元AI是否在为你创造更多价值？ 答案藏在计算基础设施飞轮里：更好基础设施 → 更强模型 → 更好产品 → 更高采用 → 更多收入 → 持续投入下一代研究与算力。

6、为网络食品销售划好红线

更重要的是，单个漏洞从发现到修复，时间已压缩到小时级，而传统流程里，这个周期往往以天甚至周计算。

这道题由Szekeres在1973年、Seymour在1979年各自独立提出，悬了约五十年。

7、绍兴又有剧组来拍戏！这片临时管控，禁止通行

只有将 AI 与海量科研数据、专业工具及真实工作流深度融合，才能让它走出实验室，转化为科研人员触手可及的先进生产力。

开源模型还没有复现这次跳跃，但它们追赶的脚步比去年更快了。

8、涉嫌严重违纪违法 中天合创副总经理柳先友接受审查调查

另外，还要严禁AI画大饼。

主动循环，事件或时间触发，全程无人值守，跑到你亲手关掉。

模型规模扩大可以提升部分规则清晰的任务，例如原子替换、删除和移动；但面对旋转、区域删除、扩超胞等需要三维空间理解和几何规划的操作时，提升并不稳定。

9、水土不服？杨瀚森夏联砍12+9+4，国家队打不明白，谁之过？

不同于常规产品发布，本次沙龙聚焦机器人如何跨越从技术演示到真实交付的产业门槛。

能在完全不同的工厂标准、机器人品牌、集成商体系里都稳定落地，靠的不是把货卖出去，而是十年、27000套一个个磨出来的兼容性。

10、最近入手的一些满意且实用、高颜值家居好物

拿到题面后，Deedy Das迅速搭建起全自动化的测试框架。

而现在，OpenAI转手就给每个用户端上了一个「随便搜」的功能。

1、珠江花城PK周边二手房，天河这个“全能学府大城”到底赢在哪？

他们曾在低自由度本体进行测试。

2、中国男篮顺利晋级，淘汰两大嫡系混子球员，征召徐杰三大主力

Ashley在2010年带着31人的团队，做完了全球首个人类基因组的临床解读，耗时9个月。

3、梁文锋不需要天才

约三周后，一个原本只存在于脑海里的快穿3D乙游，被做成了一支可以观看、讨论和接受市场检验的概念PV。《影之刃零》喜提版号！官方海量截图汇总赏析在PixVerse的全球社区里，有75岁的英国老人制作出了属于自己的「人生影片」。

4、我们被骗了？俄打击乌克兰只是个幌子，普京四年长远布局为了它

从这个视角来看，小象电动做的不仅是一个零部件，而是一项推动边缘计算和能源产业发展「绿色底座」。

5、高兴太早！中国男篮战胜中国台北却收两个坏消息，最大问题没解决

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。

6、靠“意念”玩游戏的脑电帽、能聊天的数字人——AI装备从概念走进生活

方法在推理阶段动态选择上下文，按状态启用去噪缓存，并用软硬件协同的3D稀疏注意力加速剩余计算。

VLA已死？技术路线的共识与分歧 「VLA已死」的说法在网络上流传甚广。

每往下走一步，都回看前面已经落笔的部分，再决定下一笔怎么画。

7、行业创新｜小宠分阶肠胃宝上市，首发“减肥菌”引爆行业关注

任何新的Agent、模型、机器人，只要接入HMS，就能立刻继承过去的知识和行为规律，而不必从头再学。

每一步，选两个数m和n，擦掉，换上gcd(m,n)和lcm(m,n)/gcd(m,n)。

8、39岁梅西落寞呆立！看着亚马尔激情庆祝：8场8球无缘金靴奖 卫冕失利

因高度还原真实装置运行约束与工程逻辑，新奥玄龙-50U球形环装置高保真仿真平台的专业性受到不少从业于聚变控制领域参赛者的认可。

第二，实现端边云全域协同。

在接到需求之后，U1 Pro会先想版式、打草图，然后还会回头审一遍对不对味，再一块块填细节，最后统一调色、精修。

Dyna则反其道而行，它不比数据多，而是比用得省——20万小时打底，却主打「1小时以内的后训练就能迁到全新任务」。