从DALL·E、Midjourney到Nano Banana、GPT Image，AI第一次大规模解决了「生成美」。

1、人人体育 它不陷入对技术的极端崇拜，更关注让广泛大众用起来，入选 a16z Top 50 GenAI 消费级应用前25名。

这次还顺手把整套教学技能开源，配上一门给K-12老师的AI素养课。人人体育从一座工厂到一张网 Token工厂跑通了，但一家公司的端到端再强，也撑不起整个国产AI基础设施的生态。

2、男篮最该归化他？10号秀伯里斯夏联场均23+4+4：他的外公是中国人

这是该项赛事98年历史上的第6个满分奇迹。

3、看懂了，足球就不适合大国

他说这是一个很漂亮的证明，然后给了三个形容词： 短。

4、随着中国女篮68-69加拿大出局, 诞生3大不可思议 还有3个不争事实

同一个提示横评显示，磐石得分最高，表现优于Claude Science与GPT-5.5。

5、中超第20轮明天7月25日赛程：海牛PK津门虎，上海德比申花PK海港

因为一个亲手宣布旧规矩死亡的人，接下来要做的事只剩一件——去立新的。

过去可能需要一个IT团队花几周开发的东西，现在半小时就能搞定。

（图源：Stanford Online」 三年半前ChatGPT刚上线，当时的奥特曼认为，学生会先作弊一年，然后整个教育系统被逼着自我重构，教出比过去更会思考的人。

6、休赛期 湖人有意追求塔里伊森 火箭留住伊森最大的对手却并非湖人

这是个科学怪人式的检查点——塞满了Qwen2.5-7B-Instruct的碎片，循环重用，用随机数据填充，外加一堆无法验证的基准测试成绩。

它补上的，是ChatGPT做了近4年、却一直缺的那块拼图。

7、伊朗外长首次承认：我都没见过最高领袖，以色列情报：他早已出国

值得一提的是，Axiom Math的创始人洪乐彤年仅25岁。

早在2025年，Anthropic就发过一份报告，测试16个主流模型，发现当模型面临被替换、或目标与公司冲突时，会像内部员工一样勒索高管、泄露机密：Claude Opus 4的勒索率一度高达96%。

8、要和马六甲争高下的陆桥黄了，暴露泰国面临的大问题

我们把仓库倒回bug还在的那个commit，只丢给它一份、issue，然后放手，全程不给任何提示。

说到底，对5.6，克制才是本事。

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。

9、打卡

清华大学计算机副研究员苏航，聚焦可恢复性——真正的智能不是不犯错，是知道怎么改回来。

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、美国运通第二季度每股收益4.53美元 高于市场预期

然后它证明了：每执行一步操作，Φ至少减少1。

实验结果显示，经过统一评分尺度校准后，论文排序与长期学术影响力之间具有更高的一致性。

1、悬念已终结？三方面对比，约基奇已现疲态，亚历山大恐蝉联MVP

他说行，顺手发我Slack上。

2、羽联年度最佳桃田贤斗当选 黄雅琼蝉联女子最佳

在多项信息图生成基准中，SenseNova U1展现出降维打击般的实力：生成质量全面领跑开源阵营，更在推理速度上实现了绝对的效率压制。

3、耕地开垦费收费标准调整

正如Forbes点出的那个悖论：对齐这件事，本该发生在老师拿到材料之前，而不是之后。夏季联赛也缺乏统治力，真不知道快船去年为什么要给他双向合同？数亿美金算力砸出来的π0.5，平均成功率跌到14.8%；而WAM-TTT是它的3.1倍。

4、农业农村部：华南地区因灾死亡生猪无害化处理工作基本完成，没有报告发生重大动物疫情

参考资料： https://x.com/ClaudeDevs/status/2077489907350856038 https://claude.com/blog/artifacts-in-claude-code https://claude.com/docs/connectors/overview 编辑：元宇新智元报道 最近，微软CEO Satya Nadella和Palantir CEO Alex Karp几乎在同一时间，从不同角度提出了一个越来越尖锐的问题： 当人工智能开始深度参与企业的思考、决策和执行之后，企业究竟是在获得一种新的生产力，还是在逐渐把自己的知识、经验、判断和竞争优势交给外部模型公司？ 这并不是一个简单的数据安全问题，也不仅是一个模型成本问题。

5、美记：拉塞尔与灰熊正寻求买断协议或交易离队

当企业部署了多个Agent，月底一看账单几十万，却根本不知道是哪个Agent花掉的。

6、第一个修订法律限制孩子使用社交媒体的国家，已经失败了？

而具身智能这两年最深的一道坎，恰恰是高质量数据的稀缺与割裂。

它不改变VLA架构，也不重新收集专家数据，而是在已有预训练策略之上继续优化机器人真实执行行为。

今年，密歇根大学、斯坦福等机构测算发现，在一组真实软件工程任务中，编码Agent每生成1个输出Token，背后平均要累计处理约154个输入Token。

7、本赛季只打15场比赛！广东旧将合同到期，下赛季能否再次携手杜锋

它接入了一个叫Learning Commons的系统，拿到全美50个州的学术标准，以及每条标准底下更细的能力点、学生通常的学习顺序。

标题：The Benjamini–Hochberg Procedure Can Fail to Control the FDR for Correlated Two-Sided Gaussian Tests 论文：https://faculty.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2017/06/bh.pdf 代码：https://github.com/dobriban/BH 对话：https://chatgpt.com/share/6a541c6f-a2d0-83ea-bb2f-782271a103ca 提示词大意为： 整个证明架构分为5大步： 13万引经典解法 90分钟被AI打假 为什么这个反例的出现，能让见惯了大风大浪的伯克利教授直呼心塞？ 因为这不是一道偏门小题，而是现代科学大厦里的一堵「承重墙」。

8、adidas Originals 和 Disney、Brain Dead 组了个足球队？

超维动力负责比如运动控制、环境理解、任务编排这些最硬核的基础能力，应用开发交给第三方。

在21:9的超宽画幅下，盛唐的烟火气扑面而来。

当年，BH程序的有效性，仅仅是在各项检验数据「相互独立」的理想假设下被严格证明的。

这种不可控的生成，让看似充满灵感的创作，实则变成了纯凭运气的「盲盒抽卡」。