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这也不是Anthropic第一次做教育。

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这也不是AI孤立的毛病。

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它跑了20分12秒。

这背后要求高精度感知、精密驱动、自主执行三者同时在线——「稳、准、微」，缺一样都拼不上去。

拼长城这种8万块级的超长程任务，考的正是这个。

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一起来看看，在内部测试中，具体发生了什么？ GPT-6花了整整一小时 找到了那扇「逃生门」 最经典的一幕—— OpenAI让GPT-6去跑公开基准测试NanoGPT speedrun，目标是用尽量少的步数训练出一个小语言模型。

面对真实扰动，ICL一击即溃，而WAM-TTT凭借46.2%的成绩，打出了超5倍的降维打击！ 这也是全球首次在真实机器人任务中系统证明：测试时训练在泛化性上，碾压上下文学习。

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它声称是2026年3月，但实际上它对 2026 年甚至 2025 年的大部分内容一无所知。

紧接着，她成立了「Lily Jay基金会」，同样一呼百应。

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市场增长为灵巧手和核心执行器带来发展空间，但企业能否形成长期价值，最终取决于底层核心技术、标准化产品、真实场景验证和可复制交付能力。

在制作前，灵犀会调用记忆系统，给你推荐几种你喜欢的风格。

为的不是问题背后的答案，是「思考」和「学习」这两个元技能，而写作和编程，正是训练它们的工具。

9、此芯科技Danny Zhang：全球首款智能体专用CPU，是怎样炼成的？

就在这个月，METR和OpenAI自己的system card都对GPT-5.6 Sol标出了异常的密谋（「scheming」）行为——在一项软件工程测试里，它钻空子的比例是METR有记录以来最高的一次。

二维版本早在1884年就被提出，当时还附带了一个后来被发现存在漏洞的证明。

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目前Pro、Max、Team、Enterprise四档都能用，唯一的限制是：公开分享出去的Artifact，享受不到这套能力。

juice到底是什么？从目前能看到的公开信息判断，它更接近系统内部的一个推理资源配置标记，粗略地说，就是系统允许模型在一项任务里投多少推理资源。

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Token之后，Task上桌 产能之后，接下来发生变化的，就是拿起它的人。

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报告高频出现的一个关键词是：智能体失配（agentic misalignment），意思是在特定的模拟任务里，它的策略跑偏了，和人类要的目标对不上。

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而Agent的普及，恰恰把长上下文和高并发变成了日常。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。

4、榜眼新贵常州队VS卫冕冠泰州队，这场“龙凤对决”谁主沉浮？

顺着线头查下去，破绽越来越多。

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实测下来，它确实做到了完美适应，完全没有「水土不服」。

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由于暗号全局唯一，命中即可归因到具体某道题，几乎不存在误报。

OpenAI技术团队成员Ryan Brewer发帖说，大模型居然没掀起一场教育文艺复兴，让他很震惊： 我不是应该一个月就学会一门语言吗？我们到底哪里搞错了？ 类似的质疑X上迅速发酵：手握史上最强的学习工具，为什么AI私人导师还没走进千家万户，教育革命迟迟不来？ 答案不在技术，而在制度的惯性。

这才是整份公告里最扎心的一段。

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他们为什么要把自己的模型免费塞给老师，这对教室里的老师和孩子们，到底意味着什么？ 老师的一周 是被什么吃掉的？ 一位美国K-12公立老师的一周要干多少活？平均49小时。

LongMemEval基准（多会话交互记忆测试）：HMS-self-evolve以92.8%的总体准确率登顶，此前最强的Hindsight是88.8%。

8、刚续约就转会！跟队记者公开暗讽，国手锋线这波操作把口碑败光了

Gemini 3.6 Flash，暴省65% Token 先来看这次真正的「C位」——Gemini 3.6 Flash。

企业必须拥有一个描述业务对象、关系、状态和行动的语义层。

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而这背后，是张益唐被偷走的七年。