Notion、Obsidian管的是你自己的笔记，谷歌搜索管的是全互联网的信息。

1、kaiyun官网 最有画面感的，是Claire Vo的桥段。

当海外开发者使用这些Token写代码时，他们其实已经在使用中国自主可控的底层算力！ 做Agent产业爆发的修路人 纵观科技史，任何一次伟大的产业爆发，都离不开底层设施的完善。kaiyun官网」张正友坦言。

2、随着蓉城1-1，深圳3-0，中超最新排名出炉！蓉城领先14分领跑

顺带一提，这一整轮它跑在Claude Code里。

3、7000万“光棍”压力下，生儿子还能稳赚不赔吗？

什么是雅可比猜想？一个「理所当然」的陷阱 让我们先把时间拨回1939年。

4、今日重要赛事！7月14日，CCTV5、CCTV5+直播节目表

更关键的一点，它还带上了Claude Code和Cowork。

5、挪威足协拟就特朗普干预世界杯红牌取消一事向FIFA提出伦理投诉

复盘阶段，他们又派出LLM分析智能体，把17000多条攻击事件全量啃了一遍—— 还原时间线、提取失陷指标、剥离诱饵动作。

在这些高风险场景中，180ms的低延迟是决定搜救效率与生存概率的核心生存力。

底层大模型必须可替换 佟博士的一个基本判断是： 大模型应当是企业认知系统中的推理资源，而不应当成为企业认知系统本身。

6、最后一条退路被斩断！普京忍无可忍，下令改变战术，将有大动作？

2.8万亿参数的MoE模型，一口气喷涌出154万token，是Sol的6.5倍。

破案了！这个号称世界第一的网页Demo，背后根本不是什么自研模型，而是偷偷调用了DeepSeek模型家族的API来套壳输出。

7、三连平，蓉城放慢脚步

再看空间推理。

写提示词的时代不会一夜消失，但它的光环正移向循环。

8、ESPN：天使队态度巨变，将交易多名建队核心

飞轮每转一圈，场景池扩容、赛队更精锐、资本对接更趋高频——先报名GDPS的人，先占位、先验证、先落地。

可见，大模型玩家们用真金白银，投出了自己对具身智能路线的判断。

Context≠记忆≠RAG！ AI最大短板：记忆 今天的大模型，是一种前所未有、却也残缺的天才。

9、“五星潮燃派对：竞趣享狂欢&世界杯决赛夜”招募开始啦~

在60多个科学任务的基准评测上，S1-Omni直接拉爆了通用模型。

谁能在那儿稳住，谁才配得上「智商」这两个字。

10、尤文瞄准瑟尔若特和穆阿尼，意大利U17晋级决赛

一个 KAT-Coder-Pro V2.5，同时装下五位专家的本事，部署时无需切换—— 写代码、跑流程、做页面，一个搞定。

参考资料： https://arxiv.org/abs/2606.30755 编辑：LRST新智元报道 「你已达到使用上限，请等待额度重置。

1、逆转美国进4强！国内媒体一致保持冷静，并点出中国女排存在的问题

领投方是恒旭资本，跟投方包括南京创投、新四军基金，A股上市公司东睦股份作为战略股东深度参与。

2、嫩哨执法川渝德比，重庆力争稳住第二 成都吸取教训 肯帕努战韦世豪

本体 31 个自由度的全尺寸人形机器人 Oli，把椅子上的衣服拿起放在手臂，转身从衣架高处取下衣服，再依次扔进脏衣篓、然后再收纳玩偶、搬箱摞箱、深弯腰拾物、清理垃圾、递物，不靠遥操，稳定、流畅地完成一整套家庭任务。

3、中央5台直播世界杯时间表：明天7月20日凌晨3点，西班牙PK阿根廷

复杂的合同审查等Agent应用交给Agent增强模型，而战略规划、安全审计这类要紧事，强制调用最高规格模型。助力同城球队，大连英博U21新星去鲲城 海牛换外援 签身价35万中场HMS-base（不带自进化控制器）的准确率是92.4%，加上自进化控制器后达到92.8%。

4、儿皇梦！罗德里渴望离队加盟皇马：这是梦想 老佛爷还未点头

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、Shams：骑士湖人均有意库明加 或成詹姆斯替身

另外，还要严禁AI画大饼。

6、韩鹏往死里用谢文能！阿尔瓦罗堪比“玻璃松”，英博若双杀山东算强队不？

谁先让所有人习惯用「干成多少活」来算账，谁就重新定义了这个市场怎么比。

用喻杰的话说，学习华为的成功经验「攀登珠峰，沿途下蛋。

效果用攻击成功率（ASR）衡量，效用用MMLU（5-shot）等基准衡量。

7、雄商高铁山东段进入运行试验阶段，菏泽两座新建高铁站房惊艳亮相！

官方一句话说透了定位：ChatGPT不再只是回答问题的机器，而是你攻坚复杂工作的伙伴。

于是，一门去年还没人当回事的学问，今年成了显学——给AI算账。

8、威尼斯1600万欧签下阿科尔·亚当斯

研究团队在3个平台与5个大模型交叉出的15种组合上完成了评测。

他表示，从目前的生态位来看，V4大概率打不过刚发布的Kimi K3，但价格会显著更低。

两套体系给出了一致的结论： GLM-5.2（2026 年 6 月发布）在窄任务上的表现与 Opus 4.6（2 月发布）相当，差距 4 个月； 在 Cyber Range 上追平 Opus 4.5（去年 11 月发布），差距 7 个月。

AI顶会热度持续走高，海量稿件涌入的背后，同行评审体系长期存在的痛点被无限放大。