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。

1、高比体育 第三步，建一个指令文件claude-instructions.md，写清每次会话的行为守则：开工前先读记忆文件、给建议前先翻旧决策、拿不准就问别瞎猜、干完活主动汇报并标出需要人过目的地方。

Opus 5要补的，恰恰是Sonnet 5和Fable 5之间那道尴尬的「空档」。高比体育做了4年端到端加密产品、刚被挖来的高管Andrew Milich亲自站台背书。

2、中昊芯英“须臾®”亮相WAIC分论坛

但真正体现细节的是，在设定中，通过一万次模拟，AI门将的扑救率「硬控」在32%内。

3、互联网我谢谢你！这10件跟风好物，一个比一个绝

新智元报道 通付盾参加2026WAIC世界人工智能大会，成为全场焦点赛道。

4、保险行业，七年少了700万代理人……

换句话说就是，写得越少，分越高，钱省得越多。

5、男篮又一次被无视了？日本王牌疑似不打世预赛：中国这一战输不起

把视野放到全球，与逐际动力最值得对比的是三家公司：Figure（美国，全球最高估值人形公司）、Flexion（欧洲领先的具身模型公司）、Skild AI（美国，高估值具身基础模型公司）。

过去，AI也能生成仪表盘，但那份数据几乎都来自你当时的会话，一分享出去，页面很快凝固成一张静态截图，别人打开只能看，动不了。

现在，开始能区分了。

6、官宣！库里再次创造历史！前无古人

换句话说，AI的上半场拼的是谁的模型更强，下半场拼的是谁管得住。

把中文那张卡的数字抠出来是这样的（基于15,365段中文对话）： 审慎+0.03σ 严谨+0.05σ 深度+0.02σ 坦率vs执行：正好压在平均线上 论文给中文列的三条标志性行为，凑在一起有点意思： 指出你没考虑到的对立面 驳斥你的错误前提 不带评判地安慰你 前两条是Opus 4.7的招牌，第三条是Sonnet 4.6的招牌。

7、方媛一家五口抵达杭州，郭天王抱着三胎小女儿，父女俩互动超有爱

大脑系统在真实世界的考试 COSA 0.5 的 Demo 选了一个看似普通、实则极难的场景：做家务。

产品尺寸为 245×139×79 mm，重量不超过 1100 g，具备 16 个主动自由度，采用电缸直驱方案，指尖重复定位精度为 ±0.2 mm，四指最大抓握力不低于 60 N。

8、网友吐槽：公婆住进我家后，我的精致小家彻底 “沦陷” 了！

谷歌似乎陷入了某种「官僚主义的指标狂热」：为了在财报和发布会上展示更高的版本号、更快的推理速度，他们牺牲了AI最本质的东西——真实效用。

跨环境实测中，以人类视频为上下文的基线方法，性能保留率仅剩14.7%，几乎等于归零；而WAM-TTT则把这一数字拉到了75.6%，压倒性胜出。

OpenAI的解法： 不是一个AI在思考，是64个AI在开会 OpenAI是如何让GPT-5.6去攻克这个难题的？ 在他们分享出的任务提示词和证明全文两份PDF中，我们找到了答案。

9、都说二楼狗都不买，会返水，采光差、蚊虫多…

最近，Anthropic首次公开了CC大规模代码迁移「全流程」，六步框架让全网震撼。

这套运行机制，从根源改善了 AI 缺乏有效反馈迭代的短板，让每一次模型推演都能对接真实实验校验，每一次推演偏差均可得到及时修正，有效改善纯模型推演脱离实操场景的问题。

10、当初图便宜买的低楼层，现在天天想卖掉，因为你有很大的几率会后悔！

在此基础上，ABot-N1不仅延续了一套权重对出行导航全场景任务集的完整覆盖，还在R2R-CE等5项权威基准均刷新了SOTA。

不要修代码，六步核心框架 那么，这套打法的灵魂是什么？ Anthropic把它总结成一句话：不修代码，而要修那个产出代码的loop。

1、打造整套成长路径连贯一体化的门将培养体系——马永明、约尔格・施蒂尔、刘鹏专访

作者叫József Beck，这个名字在组合数学圈无人不知。

2、速递！郭士强确认不下课，中国男篮排名狂掉，休息一周重启集训

这，就是世界模型的意义。

3、李泽湘：如何让年轻创业者走向独角兽

前段时间，知名高端装备企业新卡莱主动找到了小象电动，提出需求：他们希望在光刻机的精密运动控制系统中，使用小象电动的轴向磁通电机。城投珠江天河壹品——“目送式名校”与“下楼式商圈”，配套双核驱动发布之后，她自己下场推PR、催增长，把它从一个内部原型推成了Anthropic最激进的那一步落子—— 把Claude从「聊天框」，推成「工作台」。

4、登场就创历史！梅西将创世界杯96年神迹，三届决赛首发第一人

」小象电动相关人士表示。

5、冬至，在广州享受这份马拉松热情

此前真实接入的模型，并没有明确的可靠信息确认。

6、乒乓全锦赛女双16强出炉！多场五局鏖战，王艺迪/石洵瑶被爆冷

内部人士预测，这将是谷歌全面反击OpenAI和Anthropic的「终极武器」。

下一代工厂长什么样？ 过去几年，AI基础设施的竞争像一场军备竞赛：谁GPU多，谁峰值算力大，谁机房壮观。

法国艺术家Zenith Apex把抽象艺术转化为视频作品，在YouTube触达200万观众。

7、马拉松比赛前夜释放弃赛名额，有操作性吗

但如果你把它拆开看，会发现这场挑战，精确地踩在了具身智能最难的三根钉子上。

左右滑动查看 从数字世界，走进物理世界 如果你以为理解、生成、行动的统一，就只能用来生图和做设计，那就小看它了。

8、文博舞台秀《遇见·风吟草原》正式启幕

COSA 0.5 实现的效果惊艳的一镜到底 Demo，就是逐际动力对这个问题最有力的回答。

从S1-Omni到ScienceOne 把模型装进科研现场 有了懂科学的模型，下一个问题是：怎么让科学家真的用起来。

这种在国产显卡上做Infra的能力，是目前其他团队无法企及的护城河。

给它一句「把货架第二层左边那个蓝瓶子拿过来」，它得先弄清你要哪个瓶子，再用「眼睛」看清现场，然后把这句话拆成一串动作：移到架前、伸手、抓稳、退出、送到前台。