一个提示词，15分钟，Kimi K3为AI操作系统构建了macOS风格的界面。

1、欧宝首页 第一，分层解释。

保时捷、奔驰也在近期频频曝光相关专利，暗中布局。欧宝首页所以U1 Pro把原生分辨率顶到了8K。

2、申花留力杯赛？司机真负责就下课吧！津门虎助教有能，于根伟不如继续禁赛吧

全都用最强的，这毛病你可能也有 这事你大概也有体感。

3、狼队前锋被曝拒绝离开训练场，俱乐部直接取消训练并增设安保

站会那一幕，靠的是Claude Code今年6月发布的Artifacts。

4、赫尔城主席被转会传闻“打扰”，发帖用国旗和百分比透露引援进展

他们在代码编写等场景中，开始疯狂入坑性价比极高的中国模型。

5、就该这样！日本卡中国芯片设备损失千亿，却还问：凭什么反制回来

当具身大模型开始具备开放世界泛化能力，这20%的人工工序，第一次有了被逐步接管的可能。

当然，所有资料经用户授权，记忆可见、可校准、可关闭、可删除。

KwaiKAT团队把劲儿使在以下三处： 一是脚手架不设限（Harness Scaling）。

6、走的只剩艾顿，明明是给湖人长脸的功臣，为什么都被扫地出门

Andreessen说，这些朋友里有相当有名的人，现在见面「气色很差，黑眼圈很重，明显没在照顾自己」，但一个比一个兴奋。

它跑了20分12秒。

7、王钰栋李昊领衔！最强U23国足时隔半年再度合体，目标=亚运会夺冠

（图源：Claude官方博客） 先把目标写死，比如「把首页Lighthouse分数跑到90以上，试5次就停」。

而模型循环的威力，恰恰就来自这种「自己闭环」的本事。

8、超过清北！上海交大695分登顶湖南物理类首位，从“挑大学”到“选专业”，2026湖南高招投档数据传递多重信号→

而在这些共识之外，陶大程补充了最致命、却极易被忽视的一环，即成本与延迟。

遇到死胡同就立刻标记为「堵死」，除非提出新机制，否则不许再浪费算力。

非技术人员必须像流程设计师一样思考才能完成这件事。

9、探学记打卡泸州十八中的礼文化！下一期精彩继续→

磐石ScienceOne今天正式上线，感兴趣的朋友可以戳「阅读原文」试试~新智元报道 【新智元导读】你还在跟AI聊天？Claude Code之父早让几千个AI通宵替他干活了。

实际上，WAIC开幕前几天，商汤还基于同样的架构体系，开源了统一视觉大模型——SenseNova-Vision，把检测、分割、深度估计这些过去彼此割裂的经典视觉任务，生生并进了同一个模型。

10、避开了沙特却碰上伊朗！U23国足主帅谈亚运会抽签：形势非常严峻

轮毂电机要塞进汽车轮毂——一个天生的「盘式」扁平空间。

这是一个清晰的产业升级路径：从最高端的航空航天、半导体，到高增长的机器人和高性能汽车，最后覆盖到最广阔的民用消费市场。

1、贾育新任静乐县人民政府县长

Tibo的帖子大意是：不是「降智」，是「调参」。

2、记者：芒特去米兰是个不错的机会，他在曼联没有未来

模型可以升级，也可以替换。

3、英格兰的阿兹特克遗憾，消了大半

纳德拉实际上承认了一个非常关键的事实： 企业不能只拥有AI的使用权，企业必须拥有AI使用过程中形成的学习资产。保送进4强？足协杯抽签：上下半区失衡，北京国安再次运气爆棚在此框架下，本体的构建须面向大语言模型的调用接口进行优化——其类定义与关系描述应便于模型理解与使用，结构化知识应便于模型检索与引用，约束规则应便于模型进行输出验证。

4、佛得角三连平出线：最“小”的黑马，无限大的奇迹

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。

5、碾压亚马尔！西班牙 19 岁隐藏王牌，世界杯一对比差距肉眼可见

有了赤兔的加持，同样的国产显卡能生产出成倍的Token，将Token的生产成本直接打下来。

6、高质量发展进行时

当然，放手不等于放任。

硅基智能的破晓 回到这起事件的余波中。

适配的模型包括GLM 5.2、DeepSeek V4、Kimi K2.7、MiniMax M3、SenseNova V6.7等主流大模型。

7、民乐：擦亮数字政务底色 提升便民服务温度

随着视频世界模型走向更长时序、更复杂控制和更高分辨率，这类状态感知的推理优化方法可能会成为重要方向。

发现问题→同会话修复→闭环复验。

8、不是阿尔瓦雷斯！阿森纳重磅锁定曼城旧将！蓝月功勋或驰援救急

不同任务的复杂度天差地别，落地时企业却习惯性地全量呼叫最高性能的模型。

所以，这不是AI推翻了顶刊，而是发现了一条人类本来可以不绕的弯路。

从此，视觉AI从只会执行指令的「工具」，变成了看得懂物理世界的「世界理解模型」。

WAIC 上发布的 2.0 做了一次架构级升级：把原本分散在不同模型、工具和流程中的营销能力，收敛到一个统一的 AI 入口，围绕企业目标按需组合多个专业智能体，形成能自主循环的智能体工作流（Agentic Workflow）——钛动内部称之为 Loop Agent，即智能体之间可以相互调用、反馈、迭代，而非线性执行一次就结束。