而DM0.5，只是这个故事的开始。

1、米6体育 致命的危险——当Gemini成为军方的「黑盒」 抛开道德谴责，特纳作为一名前沿AI研究员，指出一个极其恐怖的技术安全风险。

到站会真正开始时，Claude已经跟着调查进展，把这个页面重新发布了两次。米6体育左边是406道题按四个攻击面分布，中间在容器里还原真实平台并埋好带暗号的凭证，右边由检测器逐一检查九个输出通道。

2、10个人中就有1个人穿它，销量甚至赶超一众顶奢

解决方案 纳德拉和Karp的判断都非常重要，但他们的论述主要是在解释问题： 纳德拉提出，企业应当拥有自己的 Token Capital 和学习闭环； 纳德拉进一步指出，企业面临反向信息悖论； Karp 警告企业，不要把自己的 Alpha 交给外部模型公司； Palantir 强调数据控制、模型控制、路由控制和主权 AI。

3、4100亿跌到1000亿，MiniMax怎么了？

更深层的问题在于，J-Space研究本质上是一项工程导向的工作，它将「可解释性」窄化为「可观测性」和「可干预性」，然而在更广泛的知识论传统中，「解释」的含义远比此丰富——它涉及将现象纳入更一般的规律框架，涉及提供理由和依据，还涉及对决策正当性的论证。

4、开拓者7人上双力克掘金 杨瀚森13+5+3+4帽填满数据栏

KSTAR可以理解为： Know What：当前知道什么； So What：这些知识对于当前情境意味着什么； Then What / Task What：需要完成什么任务； Act What：应该采取什么行动； Result What：产生了什么结果； Learn What：根据结果应该学到什么。

5、专属通道+团体订票，长沙南站湘超观赛出行服务正式上线

把国外的开源引擎强行迁移到国产显卡上，不仅适配困难，算力利用率更是极低。

这份证据，到现在还是缺席的。

过去企业能查到的，最多只有前半个。

6、巴黎不相信眼泪 郑钦文坦言需要从低级别赛事打起 是触底反弹还是难现辉煌

主流DLMs上的后门攻击评估结果 中毒率消融：更高效的注入 不同中毒率下各方法的攻击成功率 不同中毒率下各方法的良性效用 在0.01/0.05/0.10/0.20四档中毒率下，所有方法的 ASR 都随中毒率上升，但BadDLM 在各档位均稳定领先，且效用几乎不变。

他们在代码编写等场景中，开始疯狂入坑性价比极高的中国模型。

7、王智峰谈扑点：赛前做了很详细的数据分析，这个就不说太多了

他将记忆拆分为两个环节： 保持（Retention）：经验在神经中留下痕迹； 回忆（Recall）：从当前线索出发，沿联结网络重返过去情境。

那些提交到erdosproblems.com的新证明，凡是我细看过的，全部正确，而且都包含一些有趣的想法。

8、季后赛G1打完 火箭是输分最少的球队 乌度卡有哪些问题值得讨伐

当他的几个Claude在Loop里写代码时，它们会自己跑到Slack上，跟同事的Claude聊天，对齐那些谁都还没想明白的地方。

过去几年，大模型领域最成功的经验总结莫过于「Scaling Law（缩放定律）」。

但在聚光灯之外，必须有人去干最底层的活。

9、全县都网购不到榴莲、车厘子，怎么回事

接上MCP之后，Claude不再只会回答问题，而是能查数据库、读邮件、建任务、调企业系统的API。

游戏不只要画面，还要规则、反馈、角色一致性、情绪递进、互动结果。

10、马刺29分大胜森林狼，3-2！文班创2大纪录！一战看清5个现实

Kimi K3绝对是AI发展史上的一个历史性时刻，开源AI进入后Claude Opus 4.8时代！ 300亿美金豪赌 智能成为公共设施 Kimi K3的2.8万亿总参数，是MoE架构的精妙设计——总参数巨大，但激活参数远低于总参数，提升了MoE的稀疏度，结合Stable LatentMoE 框架，实际推理时从 896 个专家中激活16个。

场景建设上，场景方让技术团队进场实现自动上下料与周转。

1、阿德耶米告别多特：会永远铭记这难忘的四年；黄黑永在我心中

人可以结合路口结构、当前朝向和道路形态，自然判断下一步应该从哪里经过。

2、锐评NBA总决赛第三战：马刺赢了！裁判很帮忙，自己也很争气！

办赛以来，大赛坚持以赛促研、推动学科交叉融合，希望大家葆有好奇、勤于钻研，在交叉领域持续精进，同时诚邀更多科创新秀与行业同仁参与下一届大赛，共同探索科学创新与产业创新的深度融合。

3、广东男篮彻底变天！朱芳雨确定离职，周鹏有望回归担任球队主教练

如果d = 1，P不变，但K减少1。转会还是续约？郭士强弟子顶薪到期，场均8.6分，目标京城豪门Kairos 3.1：三种智能，原生统一 Kairos 3.1，走的是第四条路。

4、36氪首发

大语言模型能吃到的文本信息量已经快要见底了，视频语料也即将枯竭。

5、CCTV5直播！世界杯J组焦点战，梅西PK萨比策，阿根廷赢球=小组第1

它并非在历史文献的垃圾堆里检索答案，也没有套用任何已知的推导模板。

6、两头栽！菲军被海警揍惨，中俄5国外长缺席晚宴，马科斯戏台散架

模型越会干活，账单涨得越快。

开篇那个站会的例子，就是这么来的：Claude跟着调查一路往前推，同一个页面被一次次刷新。

今天的考试还在考什么？ 记忆、标准答案、一个人闭卷完成。

7、封面来了！马林：羽坛“斗牛士”最后的倔强

多框架反复实战，图的就是「换个框架不水土不服」。

最近，GPT-5.6仅用1小时攻破50年数学难题！64个AI摘下图论皇冠；卡了半年的弦论难题，Claude一夜解开！东大教授惊到删推。

8、25分钟仅拿1分！赛后却获主教练力捧，他防住了对方头号得分手

钉进传统电影的心脏 X用户Harold Carver的评论，可能是这整场风波里最清醒的一句话： 「谢谢你，Elon。

说白了，这家做了38年办公软件的公司，这回干了一件很大胆的事——他们要给每个打工人，配一个「私人助理」。

设想你问它：「上个月我参加过几场跟艺术有关的活动？」一个靠相似度检索的系统，一看到「艺术」两个字就兴奋起来，把你聊过的「班克斯的街头艺术」「那场关于希腊艺术的讨论」一股脑捞回来。

但故事还没完，它引出一个更大的问题： 当这一代孩子长大，AI早已像空气一样无处不在，一个从小只被老师「用AI教」、自己却没真正上手用过AI的孩子，能真正做好准备吗？ 这个问题，Claude for Teachers还没打算回答。