编辑：大卫 Aeneas新智元报道 21,575。

1、金年会娱乐 在这条公开帖里，Jenny用几句话交代了自己这段时间的三件大事：生了个孩子，辞了份工作，换了家公司。

而且，五个旧接口一项没坏。金年会娱乐分析日志的第一步，Hugging Face用的是商业API背后的前沿模型，结果跑不通。

2、1996款克尔维特Grand Sport：810辆限量、57k英里，改装排气悬架

机器人首先判断当前是否偏离路线，再决定继续前进、转弯或进行方向修正，最后生成局部空间目标。

3、世界杯后FIFA排名：加拿大守第30位，西班牙取代阿根廷登顶

先在「世界模型」里，把跤摔够 不过，光有一个强模型，还不足以让人放心把15小时交出去。

4、重回世界第1！西班牙夺冠后霸榜FIFA排名 阿根廷第2葡萄牙第7

联创谢旭璋在峰会的分享中提到一句话，非常动人：「AI for Good最朴素的含义，是让那些过去被创作门槛挡在门外的人，第一次拿到创造的工具。

5、在汉、回、满多民族聚居社区如何做好社区工作、促进民族团结？全国先进基层党组织代表赵耐香分享经验

所以你的AI助手想了解你？它可能连你上周开了几个会都记不全。

完整模型的纠正成功率高达98.15%；去除恢复数据后，这一指标骤降至15.46%，导航成功率也由59.00%下降至29.71%。

Hassabis在Google I/O大会上 这边，Hassabis说还有几年，另一位硅谷大佬两个月前已经宣布：那条线我们早就悄悄跨过去了。

6、本应是廉价代步车，却被疯狂加长成礼宾车，这台车还卖3500美元

当智能体同时进入企业经营和消费者决策两端，商品的流通方式、决策链路和增长逻辑都会被改写——他把这个趋势叫做智能体商业（Agentic Commerce），实现方式是 A2A（Agent to Agent），即企业的智能体和消费者的智能体直接对话。

直接固定执行更长action chunk也并不可靠。

7、F1正与马来西亚大奖赛谈判 雪邦赛道有望10月4日回归填补赛程空缺

这就回到了小象电动的绝对主场。

可用进废退，那块负责独立思考的脑力，就会跟久不用的手臂一样，悄悄回缩和变弱，用奥特曼的话说是——肌肉萎缩（atrophy）。

8、放下个人荣誉！姆巴佩：世界杯冠军至上，力挺登贝莱包揽金球奖

更离谱的是，他手上同时跑着几百个AI智能体，每晚还有几千个替他上夜班。

几乎同时，另一组截图也开始传：Codex客户端里用户实际能用的上下文，从约372k退回了272k。

这是一次科研底层逻辑的优化升级： 传统科研模式下，实验结束即流程收尾，失败数据大多作废闲置； 平台赋能下，实验完成即资产沉淀，数据积累持续驱动科研进阶。

9、史永明任柳林县人民检察院党组书记

Light Interaction使用相机位姿相似度判断当前视角是否存在可靠历史参考。

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。

10、镜报称枪手4千万能签斯科特 但BBC刚说樱桃拒绝了6400万

工厂要的是快准稳的机械臂，人形反而笨重；仓库要的是能满场跑的轮式机器人，两条腿不如轮子效率高；便利店要在货架间穿梭的服务机器人，全尺寸人形连转身都费劲；家庭场景更不用说——橱柜下面那点空间，你让一米七的机器人蹲下去够东西？ 不同环境天然需要不同的身体，用一种形态解决所有问题，就像用一把螺丝刀拆所有电器——理论上也许行，实际上一定不行。

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。

1、百万骑手将用上“等灯停表”，算法枷锁能否靠技术松绑？

在DM0.5技术博客中，有这么一句话：团队希望有一天，真实世界本身成为机器人最好的老师。

2、2003款道奇杜兰戈无底价拍卖：4.7升V8动力，行驶仅8.2万英里

怎么把代价降下来？ 王晓刚打了个比方：开车时你不用记住路边每一棵树长什么样，只要盯住车速、车距和道路边界。

3、托纳利与费尔南德斯完成首秀，热刺1.85亿镑新中场首战即统治比赛

坦率vs执行：先告诉你「我不确定」，还是先把活漂亮地干完。哈里的亲密朋友打破沉默，揭开王子会见查尔斯国王后的真实态度瑜伽教练、大厨、陪练，甚至适配机器人操作的预制菜套装——一整个生态围绕这台机器人展开。

4、Fox Sports CEO激怒球迷：力挺世界杯最招恨新规，称补水暂停让比赛更均衡

就在大会现场，我们与超维动力联合创始人兼CEO喻杰博士进行了一场深度对话。

5、哈维满眼骄傲！19岁亚马尔扛起西班牙未来，成长轨迹前所未有

对于每个人来说，AI时代最值钱的资产，不是模型，而是你自己攒下的这一大堆与AI互动的数据。

6、众媒看雪都丨《学习强国》刊发：哈巴河 半城绿树半城花

别人拼弹药，它拼枪法。

编辑：Aeneas 大卫新智元报道 现在，你可以通过录屏 + 语音讲解的方式，彻底把自己蒸馏成 Skill 了。

就这么一点变化，AI从「生成内容」往「生成软件」，迈了一大步。

7、The Athletic名记：小熊队追逐赛扬奖投手斯库巴尔的可能性“无法完全排除”

高德途途在现实世界中的端到端成功外化，正是最强有力的证明。

GPT-5.6与Fable 5卷起来了 之前，Anthroipc就有过一次滑跪。

8、世界杯终极救赎！拯救全体 C 罗球迷，唯有一人能阻止梅西封神

轨迹对齐层：不学人的节奏，只学任务的规律 机器人的训练数据来自人类遥操作。

从基础模型到基础设施再到场景兑现，这是一条罕见的全栈路径。

用一把AI能轻松通关的尺子，去衡量下一代人的能力，量出来的数字还剩多少意义？ 这才是奥特曼真正焦虑的地方：学生用不用AI不是最要紧的，会不会验证AI，才要紧。

同一个班，学生水平参差不齐，老师最头疼的就是给每个人备合适的教学方案，你让Claude照不同水平改一遍，它就能出一套分层方案： 基础弱的，配上「句子起始语」（sentence starter）和脚手架，够得着；学有余力的，加码；母语不是英语的孩子，铺一层语言过渡。