到了3月，Cowork和Claude Code又一起上线了Dispatch：你人不在电脑前，Claude接着干活。

1、博鱼下载 好在，国内「内卷」的供应链，既是挑战，也是助推器。

其二，习惯自建脚手架，让大模型跑在作者临时搭出的模拟框架里，测出来的结果很难直接反映真实平台的行为。博鱼下载为什么不给机器人加上「上下文历史记忆」呢？ 答案是，算力根本扛不住。

2、聊聊国安夏窗签的2名新外援：履历很漂亮，但球迷的期望别太高

要用上这个功能，Claude Code得升到v2.1.209及以上，Pro、Max、Team、Enterprise都支持。

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此芯并非孤军奋战。

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我们是否应该陷入「AI 取代数学家」的陈旧恐慌？大可不必。

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爱诗科技创始人兼CEO王长虎提出了一个犀利的观点：游戏是世界模型的硬核试炼场。

全文由GPT-5.6 Sol Ultra生成，最后在Codex的辅助下完成了排版。

但「做生意」和「聊天」之间隔着四道槛，每一道都不是模型参数能解决的。

6、场均仅2分！马刺仍坚持1年330万续约老将麦克劳林，真相太意外

这种不遗余力的重构，直接铸就了那份最具说服力的成绩单。

这个修改过程是实时的——就跟你对着助理的屏幕，指着说「你改改这儿，改改这儿」，看着他一步步改好。

7、强行挖走广东主力中锋？CBA第一黑马重拳出击，没朱芳雨真不行！

60个由医生设计、覆盖21个专科的临床场景，总共960次交互。

一手实测 AI Coding已到这个地步了？ 吹得再神，不如用实战说话。

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一个分数可能难以令人信服，那么，GPT-5.6离开考场、真刀真枪干活时是什么样？ 光有分不够 把GPT-5.6拉去干活 开发者Amir Bohlooli拿同一个物理模拟prompt，同时喂给Fable 5和GPT-5.6 Sol，本以为会被Fable碾压，结果反被GPT惊到。

证据：把架构文档和依赖清单附上，别让它瞎猜。

真正限制规模化的，是部署难度。

9、极狐汽车半年考:8万辆背后 增长的含金量究竟有多高?

面向开发者与企业，HMS已经完成SDK封装，可以直接交给基座模型厂商、Agent厂商和具身机器人厂商做集成测试。

姚期智院士在2025全球开发者先锋大会暨国际具身智能技能大赛的致辞 大赛专家指导委员会主席由姚期智院士挂帅（图灵奖得主、中国科学院院士），首创「人工智能专家+具身智能专家+人类技能大师」三元评审体系，为GDPS赛事评审标准与技术方向把舵定调。

10、推广视频出现“偷窥女性卧室”情节，名创优品致歉：审核工作疏漏

更离谱的是，他手上同时跑着几百个AI智能体，每晚还有几千个替他上夜班。

当一个模型回答「巴黎是法国的首都」，我们需要解释的不仅是模型内部哪个区域被激活了，更是这个陈述在何种知识体系中成立，它以什么为依据，这些依据的可靠性和正当性如何，这个回答与人类已有的地理知识之间是什么关系——这些问题无一能通过扫描神经活动来回答。

1、中方抓美间谍，美忙要人！他掌握的技术能让我们揪出核弹阵地？

模型知道应该写文件，也声称自己写了，但在工具调用层面没有动手。

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首先是绝对的中立性。

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ChatGPT时刻：2年到5年的共识 当被问及物理AI的「ChatGPT时刻」何时到来时，嘉宾给出了一个惊人的共识区间：不到5年。NBA夏联：马刺狂输7人上双老鹰27分 韩国李贤重4中0吞蛋设训练样本由L个离散token组成，扩散过程定义在扩展词表上。

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KSTAR 佟博士提出KSTAR，不只是为了描述一个智能体任务流程，而是为了提供一种企业认知进化机制。

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博尔赫斯笔下的富内斯，拥有过目不忘、堪称完美的记忆，却无法思考，因为思考依赖于遗忘和抽象。

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Hugging Face判断，它大概率搭在某个智能体化的安全研究框架上。

参考资料： https://x.com/elonmusk/status/2079758604656316619 https://x.com/heavypulp/status/2079629058287997221 https://www.mediaite.com/media/entertainment/elon-musk-teases-ai-generated-odyssey-to-take-down-chris-nolans-woke-blockbuster/ 编辑：所罗门新智元报道 2026年世界人工智能大会，上海世博展馆人声鼎沸。

全球化不是卖货 是一种综合能力 「全球化」不只是把产品卖到海外。

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更值得玩味的是它的演进路径：从一个人的「超级个体」，到符合企业级流程、多Agent自动调度的「超级项目」。

执行这场挑战的，是原力灵机最新一代具身通用基础模型——DM0.5，全程自主执行。

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那么，到底什么变了？重点在「停止条件」。

斯坦福大学的统计学大师Emmanuel Candes甚至将其评为「1950年后统计学界最重要的两大发展之一」。

James的核心洞见是：回忆并非按地址读取文件，而是情境性的重构。

如果说S1-Omni回答了「AI能否真正理解科学」，那么ScienceOne解决的，就是「AI如何真正深入科研现场」。