GPQA最开始只有39.4%，调整答案格式和评测设置后，直接飙到95.96% AIME因为答案都是数字，且题目已被大量公开，最终跑到了100% 最夸张的是HLE——他直接把测试答案拿去训练，最终得到99.44% 第二步，就是制造一家「真实存在」的实验室。

1、天博集团app 就这样，广义上的雅可比猜想，被彻底证伪。

本月初，钛动还与 OpenAI 正式达成了合作并签约。天博集团app但算力控制堪称恐怖——总输出只有23万token，三个满分里最省。

2、有你家娃吗？绍兴多所中学特色小班通过名单公布！

可GPT-6偏不。

3、朱芳雨卸任宏远总经理！紧随杜锋离队，宏远最成功的老总，休赛期大换血，周鹏将回归！

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。

4、贝壳左东华：成熟市场下 房地产经纪行业要重新定义价值

画面中足足塞进了五十多号人物，最绝的是完全没有AI常见的「复制粘贴」敷衍感。

5、2025年中国手机银行APP监测报告

结果不是黑盒，而是透明可查的。

Alpha不只是客户名单、财务数据或技术专利。

然而，这些都是附加条件，最完整的「完全肯定证明」，却始终无人能够完成，直到GPT-5.6 Sol Ultra的出现。

6、《热血无赖》有戏了!甄子丹没拍成 刘思慕:快有好消息

前代广受好评的前端美学能力能完整延续到这一版，正好印证了这套机制：新本事大幅扩容，旧本事一分没掉。

更妙的是，在处理「上下文记忆」时，它的计算成本几乎不增加。

7、曝前国脚3天打小球员近30个耳光！曾入狱6年+遭终身禁足 自称善良

可实验室里的奇迹能够不计成本，但到了生产环节的工业基础设施上就不行。

「书生·端砚」的技术探索与落地实践，走的正是这条路——它不是替代科学家做判断，而是帮助科学家更快地验证判断、更系统地沉淀判断，让每一次实验的反馈，都能成为下一次假设的起点。

8、一张三十年前的老照片引起的无限感慨 点评96届新秀（下）

有趣的是，在这场骗局中虽然什么都是假的，但被用来作为底座和替身的中国AI却是真的。

都以为学校会被AI逼着改头换面。

报指出：「K3令整个开发者社区感到震惊。

9、突破还是炒作？2000余位学者签署《人工智能与数学莱顿宣言》

正面硬碰Claude Science，磐石不落下风 同一道题，磐石、Claude Science、GPT-5.5三家各跑一遍，结果扔给第三方模型盲测打分。

但问题是，分辨率一上去，视觉token和算力就会跟着暴涨。

10、做家务累，是因为用错了方法！年轻人换了个思路，每天省出2小时

第一场：有人所有数据全都要，有人偏要少 真机遥操作数据最对口，可太贵：一个人盯一台机器，采集还不如自己上手，想堆出互联网规模，账单比机器人先觉醒。

这才是最可怕的地方。

1、0+0+0！郭昊文离队！再见了，NBA

更离谱的是，上千个权重分片文件，在字节大小上竟然是完全一模一样的！ 所谓1.6T模型，实际上是拿Qwen2.5-7B-Instruct 的权重，像俄罗斯方块一样复制粘贴，然后用看起来像随机数的权重暴力填充，最终硬生生「吹」成了一个3TB的巨无霸。

2、网购10年，花了无数冤枉钱才懂：买买买的尽头，永远是便宜好用~

Palantir需要向前一步 Palantir的强项一直不是训练最大的模型，而是将数据、业务对象、权限和行动连接到一个企业级Ontology中。

3、巾帼匠心传友谊丨中俄嘉宾品读龙江非遗之美

整体而言，「书生·端砚」的核心价值，并非单纯提升计算效率，而是针对性解决行业普遍存在的推演产出多、落地验证难、偏差修正慢、成果转化弱的核心痛点，为 AI 科研植入真实世界的迭代逻辑，推动模型从标准化工具，升级为可探索未知领域的科研协作载体。AI增长、低空高飞，中国移动给数字经济提质大语言模型的出现，使本体工程获得了前所未有的发展动能，也反过来提出了全新的工程挑战。

4、过年了，山东孩子的噩梦又开始了

四天，多了300万人。

5、广东队大动作，重磅签约两名超级外援，曾繁日有望重返宏远

「出海客户的用量高峰在晚上10点到早上8点。

6、越来越多人卧室“不装衣柜”了，建议学学年轻人的设计，实用！

算力荒，逼出来的 谷歌为什么要下这步险棋？ 答案很简单，也很残酷：算力真的不够用了。

另一种是当下这轮对话的上下文，它能记住你这几千字，可窗口一关，一切归零，像一块每次开机都被擦干净的白板。

GPT-5.6 Sol显得有些坎坷。

7、速递：男篮12人大名单出炉，杜锋有望顶替郭士强，赵继伟带伤上阵_网易订阅

研究人员明确要求，结果只准发到内部Slack。

结果，事情开始不对劲了。

8、白雨露错失赛点虽败犹荣 天才少女未来可期

小体积、大推力、高精度及一体化闭环控制，为灵巧手在有限空间内实现稳定驱动提供了基础。

成本账上，多元算力被统一纳管成一条生产线，不被单一芯片绑架；TokenOps让每一个Token可计量、可治理、可优化。

真正的认知主权，是企业对自身完整认知循环的控制权。

每一步，选两个数m和n，擦掉，换上gcd(m,n)和lcm(m,n)/gcd(m,n)。