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# 世界模型有触觉了！50万小时视频，训出首个隐式触觉世界动作模型 #
BeingBeyond智在无界发布首个基于人类视频数据的隐式触觉世界动作模型—— Being-H0.8。 作为一套带有触觉的隐式世界—动作模型，Being-H0.8在预训练阶段就教会机器人提前判断将要怎样接触物体，并在真正接触后，根据触觉反馈及时调整动作。 相比于过去根据画面决定做什么动作的世界模型，Being-H0.8这次把触觉放进了“预测—执行—反馈”的完整链路： 世界模型有触觉了！50万小时视频，训出首个隐式触觉世界动作模型



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微软FY26 Q4业绩公布！热钱同时砸向O、A两家，结果却傻眼了—— 投A社，不到一年32亿美元稳稳入袋； 投OpenAI，账面表现却像坐上了过山车，起起伏伏伏伏伏伏…… 都给人微软整出心电图了，微软：你看我有几分像冤大头？ 虽说鸡蛋不能放进同一个篮子里，但同样是当红AI炸子鸡，差距真有这么大？ 答案就藏在这份财报里。

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程浅 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 每六个月，删掉你的Claude.md，删掉你的skills，删掉你的hooks。 这是Boris Cherny——Claude Code之父给产品使用者们的建议。 在YC7月28日新发布的访谈视频《Boris Cherny: We Cut 80% of Claude Code’s Prompt》中，Boris热情呼吁所有做AI产品的人都应该对自己的新产品勇敢按下删除键，大刀阔斧地去删除系统的提示词、工具、harness代码。 “你应该把整个系统提示词全删掉，然后一行一行加回来，看看每一行到底有什么影响。” 这个观点背后的概念是消融实验（ablation study），该概念贯穿了Boris Cherny的最新访谈，旨在控制其他条件不变的前提下，移除、替换或关闭一个模块，去比较性能、稳定性、效率或成本的变化。 访谈中Boris无不自豪地声称：实际上对于Opus 5，我们真心建议大家试试把这些东西全删掉，因为模型已经不需要了。 尽管最近的风波……用户也可以声称，“实际上对于Claude，真心建议把它删掉，因为我们已经不需要了。”（x） 除了“大胆删除”，Boris在访谈中还透露了更多关于自己对产品设计、模型使用和编程学习的价值性思考—— 本文观点出自访谈视频，重点如下，具体内容可参考文章： 1、Boris的产品迭代策略：少一点预判，多去做测试 2、“产品悬余”：同一时期内，模型能力总会超出产品边界 3、“解缚”：让模型做更难的任务，独立工作更长的时间 4、顶尖Claude用户是如何使用AI的？ 5、给编程学习者的3个建议

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一片干掉的咖啡渍，是怎么影响芯片制造的？


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啥？？
曾拿下诺奖、打造AlphaFold的明星团队，被Google DeepMind原地解散了。 据《金融时报》消息，这支曾攻克蛋白质结构预测难题、诞生诺贝尔化学奖得主的团队，如今已经不再作为一个独立团队存在。 图片 原来的成员被分流到Google内部多个项目：有人转去做Gemini和AI编程，有人研究基因组、蛋白质与酶设计、核聚变； 还有一部分人去了Alphabet旗下的药物研发公司Isomorphic Labs，也有人直接离开了Google。 嚯，AlphaFold这是被砍了吗？？ 消息一出来，Google方面很快给出了回应。 Google Cloud首席科学家、DeepMind科学副总裁Pushmeet Kohli表示： DeepMind科学团队并没有转向！只是扩大了工作范围。 扩大到了哪里？ 蛋白质功能、基因组、蛋白质与酶设计，以及由Gemini驱动的科学智能体。 Kohli还特意强调，DeepMind一向鼓励科学家自主选择想要攻克的问题，AlphaFold团队成员也一样。 简单来说，就是AlphaFold做成之后，Google让成员带着积累下来的能力，内部活水去了更多项目…

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撒掉的咖啡和茶水，干掉之后似乎总是会形成一个中间颜色浅、周围颜色深的圆环。但这是为什么？它是怎么形成的？又是怎么影响到打印机、OLED屏幕，甚至是手机和电脑里的芯片的呢？







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成立刚满一年，连续完成三轮融资，总金额数亿元。
最新一轮，临芯投资领投，华控基金继续加码——一个新投资方入场，一个老股东追投。 拿到钱的这家公司，叫词元无限（Tokens Infinity AI），一家面向企业软件工程的AI Agent基础设施公司。 CEO杨萍，此前在字节跳动做出了MarsCode和Trae，主导过数万人级研发体系的AI化改造。一年前，她转身离开，创办词元无限。 起点，来自她当时的一个判断： AI Coding真正的大机会，不在To C工具，而在To B的软件工程现场。 一年过去，这个判断正在成为行业共识。 过去一年，AI生成代码的能力已经被充分验证——AI写代码的速度，是人的10倍以上。 但一个矛盾也越来越刺眼：企业真正关心的交付效率，并没有同步放大10倍。 一位大厂研发负责人曾公开分享过一组数据：个体提效可以做到10倍，但激进使用AI的部门，整体研发提效也只有约60%。 中间差掉的那部分，去哪了？ 答案藏在软件工程的全链路里。要真正吃下这波红利，企业需要的不是又一个写代码的工具，而是一套能进入研发主流程、连接上下文、需求、评审、测试与交付结果的AI Agent基础设施。 资本连投三轮，看中的正是这一层。 某种意义上，「词元无限」这个名字本身，也踩中了当下AI应用的一条暗线—— 当模型调用、Token消耗、Agent运行成为企业AI成本与效率的基本单位，怎么让每一个Token真正转化为结果，正在成为新的产业命题。

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在刚刚落幕的2026 WAIC世界人工智能大会上，无问芯穹首次公布了其在大模型推理系统架构中的新突破——跨集群异构推理架构PDD。
现在，完整技术报告来了。 “接力跑”盘活算力，PD分离终于破局：延迟砍半、成本直降近40%



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旧金山也有机器人上门保洁了，200块一小时，干活前还会先洗手，不过目前这一切，还都是由人类操作员远程操控完成。







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7月29日消息，深信服公布其AI安全智能体Sangfor AI在AI安全评测CyberGym中的最新成绩。
据了解，在基于国产大模型GLM-5.2的固定模型配置下，Sangfor AI面对涵盖ARVO与OSS-Fuzz的1507项漏洞挑战任务，成功完成1301项，整体成功率达到86.3%，最终跻身全球前四、位列国内参评团队第一，Sangfor AI以纯国产底座实现对OpenAI、Anthropic两大海外AI巨头的成绩超越。 超越OpenAI、Anthropic！国产AI安全智能体杀进全球前四、国内第一



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