（图源：Kevin Dietsch via Getty Images） ChatGPT走个人助理路线，把你和它一起生产的东西收进一个入口； Gemini靠谷歌全家桶，把邮件、云盘、日历全打通； Claude则押注长期记忆和Skills技能，替你把上下文一点点攒下来。

1、TK体育 」 画面切到黄昏，切到星空，切到越来越倾斜的甲板。

但在那之前，删账、改数、误导投资人，它一路照办。TK体育所有处理在本地完成，数据不上传云端，隐私有保障——代价是，精度。

2、一届世界杯狂赚15亿，阿迪达斯做对了什么？

那么问题来了，通用LLM已经这么强了，为什么还要单做「科学基础模型」？ 答案，藏在一个根本的错位里。

3、德约科维奇、费德勒、罗德拉沃尔：谁才是真正的网坛GOAT？

AI洪流之下，科学将以无法预测的方式爆发。

4、太原新增3条绿波！

录屏的另一面 科技媒体 MakeUseOf 今年 3 月报道了一个案例： 一位自由撰稿人在离职交接期间用 Claude Cowork 搭了一套内容生成工作流，品牌文档、风格指南和历史稿件打包喂进去，按 Skill 流程输出月度内容日历。

5、Jeremy Scott，时尚圈最会「冒犯」的设计师？

传统大模型系统往往停留在生成内容。

各赛道冠亚季军共享百万丰厚奖金池，并获产业赋能、资本聚焦与出海机遇：全程专业FA融资辅导，算力券、模型券、语料券等政策补贴加持；获奖项目直通2026中东迪拜人工智能大会及2027上海国际汽车工业展览会进行展览展示，并可在获奖后即刻与投资机构一对一深度洽谈。

回过头看刚才的画面：货架取货的是人形机器人，高速抓取的是工业机械臂，线束装配的又是另一种形态。

6、三天前，全网还在为她鼓掌；三天后，掌声里混进了一堆“冒牌货”。

作为对照，前一天晚上GPT-5.5在同一个问题上磨了一个多小时，0.72纹丝不动。

发现问题→同会话修复→闭环复验。

7、太膨胀了！伊藤美诚：输给中国人因只发挥3成，奥运前要当世界第一

在手机行业，苹果依靠软硬件一体化建立生态，Android则通过操作系统适配大量硬件；在PC时代，Mac和Windows也长期共存。

我们是否应该陷入「AI 取代数学家」的陈旧恐慌？大可不必。

8、41岁生日快乐！勒布朗-詹姆斯仍未被时光老人打倒

一群AI在Slack群里开会，把活儿分清楚，各自回去干，这在Anthropic已经是日常。

左侧比较不同主流模型，右侧比较不同尺寸 Qwen 模型。

主题是，驱动物理AI从理解到执行。

9、1天短合同！40岁老将回归老东家，即将退役！

Scott事后说，这是他所知的第一起「AI在真实世界里主动攻击一个人声誉」的失配案例。

走到这座教堂的最前沿本身就极耗力气，而大模型已经能以超人的效率做到这件事，最近的突破基本都源于此。

10、一周减脂便当合集！好吃无负担！

难得的是，超聚变没有停在讲故事，而是把自己变成了「第一个客户」。

从OpenVLA、OpenVLA-OFT到π0.5、GR00T，这类模型正在成为具身智能的重要技术路线。

1、4.3万人观赛费德勒创历史 官方没钱无缘上榜吉尼斯

更棘手的是，业界还缺少一个能够系统性地检测这类风险、并衡量防御是否有效的Benchmark。

2、穹彻智能WAIC展示具身智能“大脑”：零遥操实时选投球队，智能药房方案已落地

医生转身打开ChatGPT 那还要医生干什么 Andreessen讲了自己的一段经历。

3、回声报：新月有意登贝莱，利物浦引进巴尔科拉和迪奥曼德受阻

每步都攥在手里，搞砸了也怪不到自己头上。真的敢说，丁俊晖赢下第一轮后放出大话，中国球迷听了心里发虚智能体不只是被动响应，还能主动观察消费周期——T 恤买了 5 个月该换了，洗衣粉用完了该补了——你不用开口它就推荐。

4、宝可梦粉阿特玛纳二度封王！ 2025广州南沙国际网球挑战赛落幕

出爆款那天，她还专门跑到创作者社群里发了一段感谢。

5、汤尤杯｜热焰赴北欧，戎装耀汤尤！国羽 YONEX 新战衣征战霍森斯

在众多出海参展的内地企业中，小象电动的S03展位迎来了一位重量级访客——香港特别行政区政府创新科技及工业局局长孙东教授。

6、9750亿参数！OpenAI前CTO的明星独角兽，发首个开放权重模型

两个人对话怎么不穿帮？同一段戏，两个机位各跑一遍；prompt开头立规矩——一次只许一个人说话，绝不重叠。

不光少吐字，它完成一个多步任务需要的推理步骤和工具调用也更少，绕的弯路更短，等于又快又省。

具身第一性原理 把镜头再拉远，大晓真正想解的不是「怎么抓起一件商品」，而是一道更底层的题。

7、同样是降薪，文班亚马和布伦森有何不同？

通用性和泛化性不是口号，要靠难题来证明 「通用」和「泛化」在AI行业快被说烂了。

报道称，大量研究人员因为对谷歌的落后感到失望，纷纷跳槽到了Anthropic和OpenAI。

8、帕金斯：我认为詹姆斯已经知道自己想去哪里，他在故意作秀

他曾是华为22级产业专家，亲眼见证并主导了智驾从零到100万辆的全过程，纯正的系统和Infra出身。

而WAM-TTT则不同，它可以随时适应一个新场景：只要有人戴上远动相机、或举起手机，随手拍一段自己干活的第一视角视频，机器人看完，就能直接上岗！ 不用遥操设备，不用动作标注，也不用停工数天重训。

机器能写 人为什么还得学 那到底还该教什么？ 奥特曼的回答有点反直觉：有些事，机器明明可以做得更好，人还是要亲手做一遍。

钛极能答，因为它的阴面每天都在用专业投放数据更新这些 Benchmark。