他还专门下了死命令：什么都不用干，回答一个OK就行，不许打开任何文件。

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现有的工具调用评测大多是原子任务——查个天气、订张票，五轮左右收工。米兰体育注意，从引入高危漏洞到完美修复，整个过程连上下文都没切，一次潜在的CVE危机，就这样在编码阶段被轻松掐灭。

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一开始，Codex Sol MAX也是不负众望，如果对它的要求水平是10分，它一直稳定地交出12分、13分，是一只「远超预期的怪物」，「每个人都对它满意到不行」。

3、马云杨元庆现身世界杯决赛看台！坐普通观众席吃热狗，大佬们到底在聊什么？

2224个人，在那天早上起了床，吃了早饭，做了以后的计划。

4、话题

AI数学撞墙了吗？ Bloom那条帖子底下的论战，也很精彩。

5、35岁王虹戴卡地亚领“数学诺贝尔”，高知风绝了！头脑越强大，穿衣越简单

Karp的核心观点可以概括为： 企业不能一边向模型公司支付费用，一边帮助模型公司理解和吸收自己的核心价值。

它不是纪录片，不是游戏，不是电影。

2026年2月，一个名叫MJ Rathbun的AI，给一个人类程序员写了篇讨伐檄文。

6、辽宁男篮动态速递！赵继伟返回沈阳备战，付豪向球队提出离队申请，张陈治锋特训结束即将归队

当然，放手不等于放任。

KSTAR可以理解为： Know What：当前知道什么； So What：这些知识对于当前情境意味着什么； Then What / Task What：需要完成什么任务； Act What：应该采取什么行动； Result What：产生了什么结果； Learn What：根据结果应该学到什么。

7、好友公开晒照，丧夫半年的翁帆出现一大变化，或许和你想得不一样

他们却在最需要看清楚的那一刻，被AI的门禁挡住了。

瞄准出线框，按住左键出进度条，挖碎了掉碎屑粒子。

8、地震后柳江水温升高？当地辟谣

所以K-12绝大多数学生，压根没有账号。

2026年，三个通用大模型直接拿下满分。

新加坡国立大学、北京大学、清华大学、上海交通大学等研究机构首次系统研究了扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLM）的后门安全问题，提出统一框架 BadDLM：通过构造诱导前向掩码过程，定向强化目标相关位置的学习，从而注入多样化、生成式的后门目标。

9、病童去世他评论“真开心”，这样的“网红”到底在营销什么

由于训练机器人，得靠一大批真机同时上场。

如果没有那几个较真的开发者去拆解文件，或许这家假实验室已经顺利拿到某家风投几百万美元的天使轮融资了。

10、数百万赌注！C罗会不会哭？赛后逐帧分析，最终裁定：他哭了

有人说大模型没有流动智力，他认为这是错的。

不是OpenAI的创新 是全行业的欠账 而补上这一块，某种程度上也是在为行业补课。

1、华勤技术(03296)斥资9089.98万港元收购合共265.57万股晶合集成H股

GA发布后同步调整API定价，引入「峰谷计费」。

2、泰山队对西海岸赛前安排确定，主力谁复出是看点，B队中乙五连胜

Andreessen自己也承认，人们脑子里的AGI是个电影桥段：一场发布会，一个所有人同时点头的瞬间。

3、大学老师体验送外卖遇车祸 事后一年多未获赔付 人社局：双方协议约定为合作关系

其实，这个想法早有前身。锤炼协同作战能力 博兴消防开展高层建筑灭火救援实战演练我说「第14页的策略建议再加一条关于私域运营的」，它直接在原文件上改，不会把前面已经确认好的内容弄乱。

4、战报

合并之前，Bun现有的全部测试用例，在CI里100%通过。

5、大逆转！开拓者105-112输魔术！杨瀚森生病缺阵，落选秀30+8+3+3

它证明了，在AI Infra这场长跑中，中国团队不仅能在单点技术上突破，更能在系统级创新和生态构建上，定义属于自己的、服务于全球AI开发者的中国范式。

6、央广网年度奖项背后的行业信号：多博学做对了什么？

整篇报道中最具讽刺意味的细节是：在一家今年预计资本支出高达1800亿至1900亿美元的公司里，自家的工程师居然用不上GPU！ 华尔街的数据显示，谷歌今年第一季度的资本支出高达357亿美元，比去年同期翻了一倍多，这么多的钱砸下去买芯片、建数据中心，结果呢？ 面对这种乱象，谷歌正在试图亡羊补牢。

一张Mensa卷子，测不出一个模型的事实可靠性，测不出它的工具调用能力，也测不出它在真实职业场景里到底靠不靠谱。

为什么这么谨慎？因为学生端的AI，早就吵翻了天。

7、启明创投胡旭波：医疗投资不看冷门热门，看是否有足够爆破性

我们甚至可能抵达这样一个节点——资源不再是人类进步的制约因素。

另外，也需要坦白讲，安全检查做不到100%准确，偶尔也会有误报。

8、求求了别涨价！这10个我想回购到下辈子的好东西（希望它火又怕它火）

这种感觉则像「换了个人在跟我说话」。

在未来的科研范式里，「寻找答案」和「构造推导」将不再是人类智力的最高体现。

而Claude Code，正是官方Harness Scaling里点名的训练环境之一——mini-swe-agent、Claude Code、Codex、OpenClaw。

企业需要衡量的是，智能体的行动是否真正产生了预期的业务结果。