我过去10多年错过的优秀项目，都是年轻人的项目，比如影石。

1、bob电子 目前，他们已落地进入500多个家庭，是最早进入真实家庭环境并实现商业化使用的机器人公司。

这比单次答错更深一层，因为它侵蚀的是我们的元认知能力，这种能力是我们监控自己知识边界的“内在报警器”，十分珍贵。bob电子这套北电数智与国家级实验室共建的AI科研智能体平台，在重大传染病防控、呼吸慢病、肿瘤精准诊疗等科研方向都能发挥出极大的科研价值，从理论推演到成果验证，能够为完整科研流程提供助力支持，大幅缩减了科研人员的研发周期。

2、库库雷利亚到底说了些啥？梅西当即举手举报！

概念模型能够证明技术方向，量产成本、可靠性和长期交付能力，才决定它能否真正转化为产品优势。

3、上海申花VS海港：吴曦汪海健坐镇，拉唐+特谢拉领衔，谢鹏飞冲锋

大晓机器人的陶大程强调了端侧能力对于部署的重要性。

4、HWG！葡萄牙官宣71岁老帅上任，曾帮总裁拿到本季沙特联冠军奖杯

真正让他在圈里出名的，是2025年5月那篇论文—— Rybin找到了一个更快的算法，用来计算一个矩阵乘以自己的转置。

5、戛纳电影节｜61岁巩俐惊艳世界，她活出了所有女人都想成为的样子_网易订阅

交互方面，则有两种模式：Hands-free持续监听自动回复，Push-to-talk按住说话松手结束。

既然每条边都能塞进一个圈，把这些圈收集起来，不就完成了吗？ 可问题在于，圈双覆盖要求的不是“至少覆盖一次”，而是每一条边恰好覆盖两次 你为了补上一条只出现过一次的边，加入一个新圈，可能会顺便让其他边从两次变成三次；为了修复这些边，又可能继续影响更多边。

比如铝业的中铝集团、食用油领域的鲁花、新型建材领域的北新建材、高端医疗设备领域的联影医疗、风力发电领域的金风科技等，这些企业都做得非常好。

6、申花强援确定回归俱乐部！已为此发文告别老东家，引发热议

它们试图让AI理解球为什么落下、车辆为何打滑、水会流向哪里，再把这些能力交给机器人、自动驾驶。

杜志兰：现在说起来还是有点惭愧，这位生鲜总监从毕业就加入我们，已经有20多年了，但如果不调换，他对调改会失去信心，更会影响整个团队士气。

7、皇马官方重磅官宣！63岁穆里尼奥重返伯纳乌！狂人正式宣告归来

设备包含面向前方的RGB相机，以及用于SLAM和手部追踪的同步场景相机。

画面中，机器人靠双臂协同完成了折叠动作。

8、国安1比1铁人！法比奥迎利好，蒙哥马利不满丢分，还有2个坏消息

为了让团队真正活在AI时代，陈宇森在MuleRun里做了一件极端的事：要求团队“深度AI Native”。

叠盒与封胶既是物流仓储、工业生产、电商零售等场景的基础工序，也是具身智能领域公认的高难度操作任务。

而其中的逆运动学任务，正是前面反复说的那味药引子，「本体认知」的落地方式。

9、违规穿越秦岭冰晶顶后3人下山，1人失联被找到，西安公布处置情况：救援费用由肖某某自行承担，4人违规行为通报其所在单位及学校

摄影：闫俊文 不过，华为还需要补齐大模型一块关键拼图。

而且这已经是最优，不可能再压。

10、这所高中，让每个孩子都被看见

AnySearch专门针对AI读取方式，重新做了一套排序算法，将信息筛选前置。

能不能一心多用 Claude一次只做一件事——语音聊天。

1、“这条裙子”+凉鞋：夏天永不过时的搭配，太好看了

薄薄贴在桌面上的勺子，夹得起来；碗里剩的汤，知道先倒了再收；完事了还顺手把桌子擦干净。

2、专栏｜穿搭，是女作家的第二种语言

丹纳赫并购了超400家企业，以丹纳赫商业系统（DBS）指导被收购企业持续获得成功。

3、法国科学家分析十万首鸟歌后揭示：全球千变万化的鸟鸣只由八种“母题”组成

而从行业视角看，WAM-TTT也不只是一次算法的突破，它更是把具身智能带到了规模化商业部署的门前。艾孜买提·凯萨尔当选2025华润饮料中乙联赛10月最佳球员/最佳青年球员在AI Coding战场，华为云上线了AI编程智能体“码道”（CodeArts）。

4、整整16米长！把天山搬到了眼前

△玩家分类 现状4：三分之二玩家“具身原生”，三分之一玩家“跨界转型” 再换一种分类方式，将所有具身数据行业玩家分为“具身原生”和“跨界转型”两类。

5、世界杯27亿欧元的宿命对决：法国与西班牙的半决赛巅峰碰撞

比如，成片结尾男主角的定格镜头稍微有点长，有点拖沓，be like： 其实按照过去的习惯，我一般会把成片先下载下来，再导进剪辑软件，然后一帧一帧狠狠修补一番！！！ 然鹅…这次我发现，LibTV Agent页面里占据最大面积的那块「画布」，真的足够解决绝我全部的修改需求了—— LibTV Agent把画布分成了「故事板」和「节点式工作流」两个视图模式，是可以随意切换的内种。

6、被你们的金饰狠狠美到！这篇是大型种草现场

再来看一个场景：线束插头柔性抓取和精密装配。

做多模态模型的、从CV转型VLM的团队，都可以与我们形成上下游合作。

Memory Bank想做的，是统一管理这些长期积累的状态信息，让不同模型、不同Agent共享同一份连续记忆 打通统一记忆层之后，上游的每一种认知节点就能借助统一记忆表征实现经验积累，进而为智能在多模型之间流转创造条件。

7、西班牙碾压式登顶，阿根廷拼到弹尽粮绝

随后，以ImageNet为基础形成的大规模视觉识别任务，让不同机构第一次能够围绕共同的数据集、类别体系和评测指标训练模型、比较结果。

具身技能走的是多元数据路线，每个技能有自己的data recipe，单独训练、单独优化。

8、纯电紧凑型MPV上市！不足7万起配侧滑门，5/6/7座可选，续航435Km

从AWE 3.0之前开始，我们就持续投入自研灵巧手。

我们可以凭借历史动作，预测后续视频状态。

当然，智能驾驶最终能否真正走向全球，仅靠算法远远不够。

让机器人在仿真中进化 量子位：很多团队倾向于搭建「数据金字塔」，各类数据都采集一些，再用真机数据做消融实验。