不打「最强」牌 要性价比 Anthropic的这种打法，直接将矛头对准了GPT-5.6。

1、金年会娱乐 这是Chloe亲口承认做过最难的一个视频。

新智元报道 又送了！ 就在刚刚，Codex与ChatGPT Work的活跃用户大军，合体突破800万大关。金年会娱乐结合一系列技术优化，无问芯穹的单位Token推理成本，硬是在一年内，整整降了10倍。

2、湖人7换1、勇士3换1、火箭7换1！美媒爆7大改变NBA格局的交易方案

温度零下四十度，没有任何生物能与她沟通。

3、世界女排联赛总决赛：中国队力克美国队晋级四强

比过度依赖AI更让人担心的，是用了AI却不会验证，把机器吐出来的东西照单全收。

4、1977年，万毅上书中央请求分配工作，邓小平：应恰当安置，他过去有贡献

动画海报 ·二次元乐队 一张8K的国风二次元乐队《长安未眠》舞台海报，简直令人拍案叫绝。

5、新一波 Travis Scott x Nike T90 联名开启发售

职责的重新划分带来了明确的工程收益：本体不必追求逻辑完备性而陷入复杂公理化的泥沼，而是以简洁性和可维护性为前提，为模型输出提供稳定的语义坐标。

恐慌是有道理的。

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。

6、CBA最新消息！中国男篮停止归化，陈家政被大学录取，北控签国手锋线

参赛即路演，获奖即融资。

它们，才是你在AI时代留下的资产。

7、力箭一号遥十五一箭五星发射成功！

报指出：「K3令整个开发者社区感到震惊。

大家的抱怨高度一致：模型确实变快了，回答来得更利索了，但它不肯往深里挖了。

8、活力中国调研行｜国产碳纤维强势突围，破解行业“卡脖子”难题，让航空航天“轻而易举”

真正的科学研究从来不是纯文本工作，而是由提出假设、设计实验、调用工具、调整参数、观察结果、排查错误和持续修正等一系列行动构成。

第二步，建一个记忆文件claude-memory.md，再留一条指令：每当我聊到业务、偏好或处境的重要信息，就把要点更新进去，写短点，标上日期。

这是一个非常「工程师」的选择：把最贵的资源（真机时间）留给最值钱的时刻。

9、勒布朗去哪把98%的人整不会了？他一拖再拖，全联盟在等

碎片永远待在chunks/里，物理上就够不着已发布区。

熬夜攒下的提示词库 一夜化为废纸 先撂个结论：你练了一年、横跨三代模型的那套长提示，搬到5.6身上，可能直接作废。

10、ofo小黄车官微停更5年突然发文，遭网友喊话“退押金”

同一场 Cyber Range 测试（1 亿 Token 额度），用 Opus 4.5 或 4.6 跑一次约 85 美元，用 GLM-5.2 约 46 美元，用 DeepSeek V4-Pro 只要 1.19 美元。

上个月底，2026国际汽车及供应链博览会在香港亚洲国际博览馆举行。

1、刚怀上二胎婆婆天天哭，我甩出离婚协议那一刻，老公当场傻了眼

按常理推演，编程效率涨上去，工程师应该活得轻松一点，现实恰好相反。

2、复古肉搏，拯救NBA总决赛审美

即便这些棘手的技术难题都被解决，还有更复杂的经济与哲学问题等在后面： 在一个「后稀缺」的世界里，需要怎样的新经济模式，才能让每个人都过得兴旺？我们想依循怎样的价值观生活？意义与目标将安放何处？甚至，「人的境况」本身又会如何改变？ 这些问题的解答，显然不能、也不应只留给技术人。

3、喜！两位中国选手跻身世界前十

」 限速高墙轰然倒塌 重置之神狂踩油门 干出这等好事的，正是Codex和ChatGPT的掌门人Tibo。利兹联正与曼城谈引进门将特拉福德 球员倾向加盟所有公式图表、实验参数、运行代码、成败数据、推演日志，均会按照专业标准自动结构化归档、统一留存、全程留痕。

4、波什谈伦纳德交易遇阻：难受，涉及的球员被球队交易后又要等

这种把智能体当作某种生命体来设计产品的思路，是他对 5 到 10 年后 AI 产业的押注。

5、CBA最新消息！辽宁男篮续约付豪，方硕或退役

很快可能他连loop也不用写了。

6、辛纳：我不为纪录而战，只想写好自己的故事

从积木长城 到制造业的「最后20%」 看完热闹，该看门道了。

第一层是语义缓存。

小组赛阶段，当商汤小浣熊押「佛得角」能挺进32强时，没人当真。

7、勇士想要浓眉？新报告揭露真实情况，一切都很混乱

Claude Code生成的Artifact，能直接连上真实的工具和数据环境，读到活的数据。

真正让人后背发凉的，当AI被拿去当「裁判」，评估其他模型的行为时，它自己也会失配。

8、AIGC创新社沙龙｜易企秀CEO黄金：AIGC时代大量机会将诞生于应用层

半个世纪以来，数学家们为了证明这个猜想，可谓绞尽脑汁。

这种竞争态势固然推动了快速进步、加速兑现惊人的红利，但前沿的进展速度，已经超过了我们对这项技术本身的理解速度。

可当所有智能都跑在云端的数据中心里，AI基础设施就真的到头了吗？ 无问芯穹的答案是没有。

尤其像开头那张铺满整面墙的长卷，分辨率不够，凑近一看全糊了。