数据清零了，担忧清不了零 Agentic coding工具，握着你电脑的最高权限：读文件、改代码、跑命令。

1、欧宝首页 今年具身智能第一次与智算并列为两大核心赛道，超过200家具身智能企业到场，人形机器人几乎挤满了整个展馆。

它指出企业需要积累AI能力，却还没有完全回答这些能力到底以什么形式存在、如何被管理、如何被验证、如何被更新，以及如何防止它们依附于某一个模型供应商。欧宝首页万事俱备后，小哥开始了「钓鱼」收网。

2、被嘲！降薪近5000万！？大可不必！！

解法是在自己机器上搭一套本地上下文系统，只用20分钟就能搭完。

3、谁防守谁孙子！世界杯28亿欧跌宕6-4：英法联手轰10球 姆巴佩2超梅西

题目来自humanize，一个真实的Python开源库。

4、英国新任首相确认，中企被强行侵占一事，必须给中方一个交代

梅卡曼德在WAIC上的回答是：你说「通用」和「泛化」，我用场景验证。

5、库尔勒市两条直飞航线同日开通！

他的形容是：像有一个全世界最好的医生，凌晨四点还乐意握着你的手，陪你把这一晚熬过去。

RAND《美国教师现状》2025年调查：教师平均每周工作49小时，比合同工时多出整整10小时。

如果AI真要成为企业的基础设施，厂商就得给出比模型名称更具体的边界，让用户明白自己花钱买的那个Max，到底保证了什么。

6、斯科特出局！曝其首选切尔西而非曼联，继姐也无法说服他向往红魔

这样的本体既非替代模型推理的符号引擎，亦非仅供查阅的静态背景资料，而是嵌入推理链路之中、可被实时调用与追溯的解释性基础设施。

填色表示覆盖，空心表示同维度里没覆盖到。

7、一场1-1，彻底改变出线格局，日本队淘汰赛对手出炉：将对决巴西

第四届大赛共吸引来自32个国家和地区的17977名选手报名，参赛群体涵盖清华、复旦、中国科大、南洋理工等知名高校学生，以及中核集团、国家电投、腾讯等领军企业及众多创新企业的研发人员。

这个瓶颈，就是「Reasoning Generation」。

8、虽败犹荣，中国男篮惨败日本队，却收重大好消息，郭士强面临下课

所有的环境适应工作，仅仅去更新一个极轻量级的快速权重 。

这里简单解释一下。

这条赛道上，小象电动的技术指标已稳稳站在世界第一梯队。

9、办公格局变阵：当大厂纷纷转向，金山办公的“企业大脑”已经长了两年

对要在有限算力下支撑成百上千人并发的大型企业，这不是锦上添花，而是生死线。

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。

10、威海：汇聚温情力量 暖心护航成长

她顺手把链接丢进群里。

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。

1、巾帼匠心传友谊丨中俄嘉宾品读龙江非遗之美

他手上有几十个Loop常年在转： 一个专门盯着他的PR，自动修持续集成（CI）、自动变基； 一个负责让CI保持健康，哪个测试不稳定，它自己去修； 还有一个每30分钟去X上扒一遍用户反馈，聚类整理好了再提交给他。

2、三年，这场新年女子马拉松已成气候

录屏教学把同一件事的操作成本又压低了一截：不需要懂 Markdown，不需要抽象流程，做一遍、讲一遍就够了。

3、宝安改善红盘实测：万丰海岸城檀府凭什么领跑片区？

现有的智能体安全评测存在两个惯常的盲区。签了签了！5年8150万！西部军备竞赛开始了企业真正需要掌握的，不只是某一次输入和输出，而是这条链条的全部。

4、胡宇威陈庭妮宣布女儿出生

这一次，大晓首次提出了「信息密度定律」： 数据的价值不在数量堆叠，而在信息密度。

5、特朗普确认将出席世界杯决赛，预计将亲自颁发冠军奖杯！冠军将获定制戒指，还将向全球球迷发售！

Physical Intelligence更倾向于先使用简单、稳定、维护成本较低的机器人本体，快速建立数据与模型研发基础设施。

6、今天出分！绍兴中考成绩最新消息！

问题在于，现有的安全评测大多还停留在模型层：考察模型的回复是否安全、单次工具调用是否越界。

数据主权解决的是信息存放权。

Qoder Security， 将安全原生于代码生成每一步 Qoder Security的发布，让Qoder成为国内首个交付「编码会话内三层安全护航 + 发现问题同会话修复」能力Agentic Coding产品。

7、凌晨0点起 世界杯2场大战！8强将全部出炉 阿根廷有望破纪录

算力荒，逼出来的 谷歌为什么要下这步险棋？ 答案很简单，也很残酷：算力真的不够用了。

在WAIC上，面壁智能还展示了与乐聚机器人、吉利汽车等伙伴的产业落地案例——展厅导览、园区巡检、仓储物流……端侧能力在这些场景里不是「加分项」，而是「入场券」。

8、换人定成败！黄仁范封神救主，韩国逆转捷克赢下主帅博弈战

即便假设防御者已知具体目标（比现实更强的假设），少量epoch的BEEAR训练也难以有效降低ASR；只有过量训练（如15 epoch）才能适度压低ASR，但同时会严重损害模型效用（MMLU从约65跌至55–58）。

拿个真实场景举例。

一个帮你在世界里找信息，一个帮你在自己攒的东西里找信息。

高盛预计，全球AI视频生成市场将从2025年的约30亿美元增长到2030年的约290亿美元，五年翻近十倍。