6月19日，挪威首相斯托雷宣布对1到7年级学生近乎禁用生成式AI，上课期间不许碰，新学年8月下旬生效。

1、ob体育 好消息，Gemini 3.6 Flash比GeminI 3.1 Pro、Gemini 3.1 Pro强，主打「性价比」。

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吵了两周，这场争论真正吵出来的，不是「AI能不能做数学」，是「难」这个字要怎么定义。

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Loop能自己跑而不自嗨，靠的是一套「目标驱动」机制，在Claude Code里对应/goal命令。

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Claude这张「脸」 是她一手做出来的 在Anthropic，Jenny Wen做的第一件事，就是把Claude.ai整个重做了一遍。

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读题拼的是计算吞吐量——你得一口气吞下海量信息，越快越好。

这为通用机器人的规模化部署奠定了最核心的技术基础：未来，机器人每到一个新工厂，只需要加载的「快权重记忆包」，就能瞬间化身熟练工，即插即用！ 5倍碾压， 直面真实世界的残酷 考场先摆出来：论文公布的真实世界跨域评估，9项复杂任务，扰动全是机器人上岗后真实会撞上的：光照变了，物体换了，背景乱了。

而WAIC现场那座积木长城，是这条路径最直观的一次公开亮相。

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究竟是为什么？ 48小时狂欢与紧急刹车 就在昨天，社交平台还充斥着关于Gemini 3.5 Pro的剧透。

它拥有顶级的研究实验室Google DeepMind、云部门Google Cloud、安卓团队，甚至在内部成立了多个小组来攻坚AI编码。

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第二家企业建立了一套持续增长的认知资产。

闭源并不自动等于安全。

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整个过程嵌在开发者的正常工作流里，没有上下文切换的代价。

传统企业积累的是Human Capital，也就是员工、专家、组织经验、专业判断和管理能力。

AGX的那个「X」，寓意X Possibilities、X Accelerator与X Future Matrix。

9、端侧大模型成了刚需，芯片准备好了吗？

这带来一个很直观的变化：Agent太能吃了。

具体来说，Qoder Security是如何运行的？下面就是一个生动的例子。

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它越是让你感觉不到它的存在，说明它运转得越完美。

KSTAR则试图回答一个更完整的问题： 企业如何从一次真实业务活动中，自动形成下一次更好的认知和行动能力？ 这才是Token Capital真正应该被工程化的方式。

1、两个史上最伟大14号的旷世之撕

今天的第三条，WAM-TTT补上了最后、也是最关键的一块拼图：发布后训练范式WAM-TTT，打通规模化应用闭环。

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钛动科技创始人兼 CEO 李述昊（左二）、 OpenAI 全球广告负责人 David Dugan （左三） 今年 6 月在戛纳会面 在李述昊的框架里，A2A 网络由两个 A 构成： 第一个 A 是 B 端智能体，把商品信息结构化、智能体化，让机器能理解； 第二个 A 是 C 端智能体，帮消费者做购物决策。

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5、趣论：诺斯科娃的温网奇迹，能给郑钦文带来什么启发？

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审核决策效率提升5到8倍，目前已经稳稳扎进多家头部银行的信贷风控场景。

在OpenAI开发者社区，苦这个旧搜索久矣： 终于能找到那条消息了，为什么拖了这么久；那个老搜索栏，从来就没好用过；会话一多，搜旧对话就变得不可能；翻旧对话简直成了噩梦…… 这不是零星几句抱怨。

7、29岁DPOY！掘金正式签约，堪称闷声发大财！

工程社区对此的共识很直接：循环很强，但没有闸门（gating condition）就很危险。

3. 从小步快跑开始。

8、从湖人宠儿到交易筹码：25岁克内克特1800万合同成累赘，紫金军团正在“甩卖”他

行业需要，是一个能一次打通生产、流通、消费全链路的底层支撑平台。

但企业不能因为更换了模型，就失去之前积累的业务经验。

每条轴就是一道二选一： 顺从vs审慎：顺着你的意思来，还是提防你把自己弄伤。

在那之前，两年的等待还差最后一步。