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如今，全球AI早就跨过了「能不能用」的青涩期。

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以最常见的家庭场景为例，RoboCasa-365等权威基准需要将日常任务拆解为数百个涉及语义理解、长程规划和位移操作的任务，然后进行对应的能力评估。

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7月16日，Anthropic又给它加了关键一手： Artifacts可以调用MCP连接器了。

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附论文原文链接： https://arxiv.org/pdf/2607.11638v1新智元报道 人类世界，快被AI Coding埋的雷淹没了！ AI是一个过目不忘的代码高手，然而，它不仅学到了人类的智慧，也完美复制了人类在互联网上留下的海量安全漏洞。

耗时仅仅2.5小时，烧掉51美元。

这一举动一度让五角大楼对谷歌产生了顾虑。

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一位数学家说，自己和同事多次尝试用GPT-5.5解决，从未成功。

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。

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他们将IMO 2026的全部6道考题，逐字逐句翻译成了机器能够理解的Lean 4形式化题面。

即使是 Claude 等强通用模型，在「绕原子旋转」等任务上也表现较差。

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故事的起点很简单。

历练过GDPS赛场的，才是真·未来生产力。

」 参考资料： https://turntrout.com/why-i-left-google-deepmind 编辑：Aeneas新智元报道 7月17日，上海，黄浦江畔，夏风滚烫。

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本文尝试提出一种不同的视角——将可解释性的追问从模型内部转向模型所处理的信息，从神经科学的内部主义进路转向知识论的「信息本体论」进路。

平台将资产沉淀机制深度融入「假设-仿真-实验-回流」全科研链路。

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难的是现场随时在变。

这就像一个没有文字的部落：每个人都得亲历一切，谁也无法真正站在别人的肩上。

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侧边栏那个搜索框约等于摆设，会话一多，搜旧对话近乎不可能。

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Meta和亚马逊的打榜之所以荒诞，就在于它们拼的是Token的「产量」，却漏算了「消费质量」。

闭源模型的安全护栏也没能拉开差距。