自研多模态模型MiniCPM-V/O系列已迭代两年半，开源下载量突破2500万；MiniCPM-V 4.6开源不到2个月下载量突破200w，在国内外社区影响力广泛。

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三个女孩在深夜聊起一个问题：如果真的能穿进游戏，你最想去哪个世界？ 她们想做的，是一款市面上很少见的快穿3D乙游：玩家可以穿梭于古代、民国、末日、仙侠等不同世界，拥有不同身份，遇见完全不同的角色，也看见不同版本的自己。

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Skill是最现实的认知载体 在佟博士目前的体系中，Skill是企业认知资产最重要的工程载体。

论文标题也很直白：《大模型通过了图灵测试》。

以前你设计的是一次指令的内容，现在你设计的是一整套行为：它怎么触发、怎么验证、怎么停。

6、NFL新赛季十大核心阵容揭晓：谁手握最强争冠根基？

传送门：https://member.ipmu.jp/yuji.tachikawa/tmp/product-BN.pdf 他评价为「Fable 5比我还懂代数拓扑」，并问「是不是达到该领域硕士水平」。

过去两年，AI公司拼了命卷模型，却几乎没人认真管过，用户攒下的那堆数据该怎么盘活。

7、AFC北区备战训练营：乌鸦进攻线大换血，孟虎防守锋线已变优势点

本届大赛由上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会、上海市发展和改革委员会、上海市教育委员会等多部门联合指导，复旦大学、上智院联合主办，上海未来产业基金、上海未来启点社区、祖泉研究院、上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司、上海大模型生态发展有限公司、内蒙古电力交易中心、华为云计算技术有限公司、上海复星医药（集团）股份有限公司、新奥科技发展有限公司、中科天机气象科技有限公司、上海博物馆、湖南省博物馆等单位协办，Datawhale、知乎、魔搭社区、CSDN、InfoQ、WaytoAGI作为生态社区合作伙伴鼎力支持。

更有意思的，是把两组数字放在一起看。

8、先投球的一方就能赢？百人联赛这场预测给了答案

「这是我真正见过的最差结果。

顺着这条线推下去，答案几乎只剩一个。

无论是材料建模、分子设计、自动化实验，还是更广泛的科学发现流程，AI 若想真正参与科研，就不能只会「解释知识」，还必须学会「执行动作」。

9、从“全球体育领导者”到频繁瘦身，ESPN最新裁员撕掉了最后的旧标签

Opus 4.7，是那个挑刺的。

谷歌股价在消息传出后应声下跌，一度跌幅达4.43%。

10、富里热身赛为何全球无电视直播？官方说法来了：精彩集锦专供Netflix

用他的话说，这个领域跑得太快，快到里程碑还没来得及被认领，就已经被下一次发版盖过去。

清程极智的核心团队孵化自清华大学计算机系高性能所，多年来一直负责国家级超算中心、智算中心的AI性能评测与验收。

1、《教育发展“十五五”规划》系列解读①：如何以教育强国建设服务支撑中国式现代化？_网易订阅

这一击，直接把整个美国AI高价收费的商业模式，按在地上摩擦。

2、丁宝桢为什么敢杀安德海？看李鸿章的反应就知道，这是有预谋的！

人类迈入科学新时代 这段时间，AI科学圈十分热闹。

3、今日重要赛事！7月23日，CCTV5、CCTV5+直播节目表

第三步，Token量跑起来了。2026年江苏省老年保龄球邀请赛在南京举行，近200名选手参赛数据主权解决的是信息存放权。

4、泰山队青训闪耀，外租19岁后卫能防费利佩，刘建业给韩鹏上了一课，不该放走1将

菲尔兹奖得主Timothy Gowers悲观又震撼地感慨：「2030年的菲尔兹数学奖，可能是最后一次颁给人类。

5、聚焦“一县一特”，服务地方农业——岳阳农担助力“土特产”变身“大产业”

PhyAI面向VLA（视觉-语言-动作）模型与世界模型（WAM），榨干硬件潜力—— 与模型官方仓库相比，PhyAI在NVIDIA GeForce RTX 5090上运行π0、π0.5和GR00T时，分别实现了约2.85倍、1.82倍和2.28倍加速；GR00T在NVIDIA Thor和RTX PRO 6000上也分别实现约1.40倍和4.31倍加速。

6、重庆彭水县山体崩塌灾害造成10人受伤、11人死亡、50人失联

每一帧，都是AI生成的。

每往下走一步，都回看前面已经落笔的部分，再决定下一笔怎么画。

本次同步开源的 Humanoid FluxVLA Engine，包含从训练到推理的完整代码，并首次支持端侧（本机）推理； 开发者可以通过统一的配置管理，以即插即用的方式训练与评测 π0、π0.5、GR00T、OpenVLA、LlavaVLA、DreamZero 等多种主流 VLA 策略。

7、姆巴佩世界杯金靴超越梅西，姆巴佩赛后表示：无法超越历史级传奇

可GPT-6偏不。

「未来我们真正要做的，是训练一个能原生理解上下文、能预测未来的模型。

8、全国第一批，邵阳入选的是......

而有60秒记忆的模型，便能把它放回去。

在与自变量机器人WALL-OSS系列模型的联合优化部署中，推理性能提升了7.14倍，端侧推理时延从500ms压缩至70ms，降幅达86%。

他们更在意的问题是：角色是否足够独特，情绪是否成立，以及这个概念最终能不能变成真正好玩的产品。

从模型到推理框架 面壁这两个模型的推理效率，也得到了推理框架PhyAI的帮助。