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。

1、爱游戏手机 一套Python库，变16.5万行TS 用CC当作效率引擎的，远不止Jarred Sumner一人。

多框架反复实战，图的就是「换个框架不水土不服」。爱游戏手机它解决的，是具身大模型真正走向商业落地的最后一公里痛点，从此，彻底形成了WAM从技术研发到产业应用的完整闭环。

2、把数据用好，把脚步走实（一线行走）

真正拥有认知主权的企业，应当能够做到： 自己定义业务世界； 自己沉淀专家技能； 自己组织智能体执行； 自己评价业务结果； 自己掌握学习信号； 自己更新认知资产； 并且可以自由选择和替换底层模型。

3、育儿补贴，有新消息！(附线上申请渠道）

要注意，避免在录屏过程中录入明文密码、密钥、API Key、信用卡信息等个人敏感信息。

4、2026数博会将设五大板块、二十余场行业交流活动 汇聚全球数据领域前沿实践

新智元报道 北京时间今天凌晨，时隔16年，西班牙人重新举起大力神杯！ 而在为这一刻欢呼的同时我们发现，今年的美加墨世界杯，除了踢球的、看球的，还有一群「数字选手」也格外忙碌—— 那些顶着几十亿参数，一路疯狂推演、预测的AI大模型。

5、突发！湖人老板违规遭调查！

64个智能体中，有一部分专门扮演「杠精」。

再看空间推理。

GDPS要解决的，是企业最关心的问题：哪些高重复性环节可以交给机器人，把成本降下来？哪些危化高温有毒有害场景，可以先用机器人进行工作替代？ 哪些高价值场景能够充分提高用户服务体验感？能不能多产出、少停产？ 想搞明白这些，就把你的真实场景需求交给GDPS——全球赛队带着方案来答，完成实景验证。

6、家里装修完才发现，这7个坑踩得真的后悔，看着都让人“心塞”

他转发了这段短片，紧跟着甩出一句话： 「在今年结束之前，Grok Imagine将制作一部全长电影版《奥德赛》——历史准确、忠于荷马的艺术。

PolicyTrim引入step-saving reward：成功轨迹用越少步骤完成任务，奖励越高。

7、“难怪笔记越多，分数越低”，高二女生晒学霸笔记，被嘲自我感动

产品设计重点不是单项参数叠加，而是围绕连续运行、控制一致性、系统协同与真实任务完成能力进行综合平衡。

训练侧，是RLinf V0.3大规模真机强化学习框架。

8、CBA狂野一日！2人获顶薪，4人正式签约，徐杰、赵继伟陷交易流言

二是 Agentic Landing Page（智能体商品页），专门给智能体看的商品信息页：图片被解构成结构化描述加自然语言打标，人类不需要理解这个页面，但智能体能准确提取每一个卖点。

方法会根据近期稳定latent的变化程度自适应调整：局部动态较大时缩短时间窗口，减少冗余历史；变化较平稳时保留更多上下文，增强连续性。

AT（模糊追踪，指令意图模糊或目标信息不全）：追踪率达到80.35。

9、韦世豪又爆粗！曾说骂人可以但别上升家人 父亲：为啥不骂别人？

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。

Loop的本质，是让Claude用定时任务调度一个能重复跑的活，每分钟、每五分钟、每天，随你定。

10、这么自信？日本男篮悍将表示“完全可以赢中国”，明晚七点半开打

这是用真金白银砸出来的工程经验，不是理论。

就在今年的WAIC上，无问芯穹一口气亮出了「前店后厂一中心」，一整套完整的Agentic Infra战略布局： 算力集散中心（一中心）：Agentic Infra自主式基础设施平台； Token工厂（后厂）：Agentic MaaS大模型服务平台； AI生产力商店（前店）：Agentic Infra行业解决方案。

1、NOSE：让AI学会闻，首个统一分子-受体-语义的三模态嗅觉表征框架

侧边栏那个搜索框约等于摆设，会话一多，搜旧对话近乎不可能。

2、绍兴老妇保，彻底变样了！最新外立面曝光！网友：真高端啊....

在这个场景下，消费者对价格完全不敏感，但对重量却锱铢必较。

3、对手19号球衣成梅西世界杯决赛魔咒？亚马尔会复刻格策绝杀吗？

它适合那些源源不断、边界清晰的活：bug上报、问题分类、依赖升级。为网络食品销售划好红线两个人，一份计划书 走出对话时命运不一样 在论文里，Anthropic举了这样一个例子。

4、Patreon CEO：裁员93人占员工总数20%，并非因为AI将替代人类

二是 Agentic Landing Page（智能体商品页），专门给智能体看的商品信息页：图片被解构成结构化描述加自然语言打标，人类不需要理解这个页面，但智能体能准确提取每一个卖点。

5、突遇暴雨怎么办?

飞轮，已经高速转起。

6、凌晨4点 世界杯19亿大战！首支4强队将出炉 头号热门冲击纪录

模型参数很难直接解释和治理，提示词又过于零散和脆弱，而传统知识库通常只能够描述事实和文档。

传统的AI生成流程是：你输一段prompt，它出一张图。

用户只需描述任务，智能体就能自动选模型、跑超参扫描、写评估、部署模型。

7、一开局就上头的感觉回来了，经典魔兽对抗图凭什么让玩家又捡起来？

以HY-WorldPlay为例，单张A100 GPU上生成约10秒视频，模型主干推理耗时超过200秒。

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。

8、2026登良站美食｜雪乡情东北

」 等智能体真的起来，他们回头一看，发现自己的硬件「非常适合做智能体」。

ChatGPT什么都能生成，可是你写过的稿、讨论过的代码、生成过的图、囤过的资料，随着对话越堆越多，「翻记录」越来越像大海捞针，侧边栏拉到手酸，也未必找得到三周前那次关键讨论。

为了探底它的能力，我们给出了极其严苛的限制条件： 1000+行提示词，核心要点主要如下： 单个HTML， 纯Canvas 2D，不许用Three.js。

下一阶段对于全球的决策者而言，政策博弈的核心问题已经变得更尖锐：什么能力级别以上的模型不应开放权重。