摄影：梁宵 我们比较过不同店型的调改效果，购物中心店调改后增幅很大，社区店增长一般，所以我们会聚焦在3000~4000平米的购物中心店，通过减少SKU、提升大单品、深耕加工等，来进一步增强顾客黏性。

1、bob电子 新纪录62.6%，比之前的SOTA直接高出8.4个百分点。

不过，真实世界总会出现训练集里很少见的情况。bob电子从AWE 3.0之前开始，我们就持续投入自研灵巧手。

2、49岁陈龙现状：新包买不起、腿也“断”了，奋斗29岁什么也没得到

为此，中兴通讯采用了前置式开发模式，也就是在GPU芯片发布之前，就联合芯片厂商做仿真、做架构预适配、做算法的前置优化。

3、尼克斯，2026总冠军：被放弃的人们终会崛起

这篇博客的核心，是介绍Hidden Decoding如何被推进到100B+ MoE的前沿规模—— 把每个token在序列维度上展开成多条并行的「流」，让同一套Transformer权重在一次前向传播里完成多步隐式推理，而只在最后一条流上计算损失。

4、姆巴佩10球4助！梅西想夺金靴只剩2条路：世界杯决赛戴帽 2球1助

我喜欢投年轻人，他们的创造力、生命力和改变能力无穷，这也是我们的项目来源。

5、8万元签下林葳名声大噪！宁波男篮官方：聘任霍楠为俱乐部总经理

他解释，两者区别较大。

反思：先上车、再判断、再加注 去年我们内部认真反思过，为什么错过了一些重要项目。

无论哪条路线，最终，还是要看是否能优化Action。

6、PS手柄或有革命性升级！磁感应摇杆 PS6玩家要享福？

从商业层面，这种变化也开始有所体现。

Mind Lab要做的，就是打破这个死循环。

7、施南生为徐克丁克一生遭背叛，他晚年再婚生子，她孤身病逝太悲凉

而这也是Hidden Decoding能在100B+稀疏模型上落地的核心。

全球算力建设要靠电力驱动，这些需求目前主要集中在美国。

8、齐聚崇明共话银发保障君龙人寿给出养老新解法

这次实测下来给我最大的感受，倒不是说来自Agent能力本身，更像是我对AIGC工具的一种重新思考—— AI视频行业讲了这么多年的成片交付，终于开始从一个老生常谈的概念，变成普通创作者，能真正够得着且能落实的事儿。

世界模型最近大热，代表着从预测“下一帧画面”走到预测“下一步动作”，世界动作模型承担的正是从理解环境到执行动作的后半程。

是因为它太好了，太完美了，太正确了。

9、《合金装备合集》限时试玩版！科乐美发"善心"

这也对应了当前生图工具里一个很实际的问题。

有媒体和从业者提到，太空光伏过去“几十年如一日”，依旧处于技术验证和研究阶段，没有可靠的盈利模式和落地时间。

10、被反向安利的10个宝藏零食，好好吃、也健康，疯狂种草

摄影：梁宵 调改背后涉及到零供模式的变化。

哦，你问我这次为什么不继续调？前面文章里的错字、试卷我都一轮轮改了。

1、AI增长、低空高飞，中国移动给数字经济提质

在Agent这个被普遍质疑“还没人真用、真付费”的赛道里，这是一组少见的扎实的数字。

2、惜败布拉格！袁悦苦战三盘遭逆转 虽遭八连败仍显拼搏底色

高并发场景下，往返延迟一层层叠上去，冷启动拖得很慢。

3、CBA男篮动态更新！徐杰出发美国特训，朱芳雨瞄准福建潜力，周鹏有望回归广东，广东接触NBA级别中锋

这种长期割裂直接导致系统级性能无法随芯片数量的增加而线性释放，算力资源被严重碎片化。一旦开战，美军敢用战斧导弹打中国？张召忠：能让它掉头打美国” 在技术积淀层，百度并不落后。

4、2年2000万！湖人撤销报价！正式放弃库明加

模型负责思考，搜索负责获取事实。

5、潍柴与法国EODev签署战略合作，SOFC进军全球市场

在UniTac论文中，杨丰瑜担任共同一作，延续其在视触觉方向的技术路线。

6、耐克半价还滞销！曾疯狂排队的“洋球鞋”，年轻人为啥不买单了？

再来看下另一段演示： 视频地址： https://mp.weixin.qq.com/s/TWDuh4NmsamJ52E2A6ZpTw 一只宇树机器狗收到“跟随前面的人”这条指令后，开始一路跟在目标身后。

同样值得关注的，还有文远知行L2++出海的模式。

OpenAI那边，全双工GPT-Live直接搬上了macOS和Windows桌面，动动嘴就同时指挥一整队Agent，并且支持中文。

7、让锂离子走得更均匀！复旦团队提出面向固态聚合物电解质新设计

它不啰嗦，直接干活，交出来的活儿还真不赖。

就在这条推文的两个月前，他自己刚做完一次实验。

8、登上热搜！钟汉良翻红

VLM（视觉-语言模型）完成的是第一层grounding：把抽象的语言概念对应到现实世界，让机器人知道眼前看到的是什么； VLA（视觉-语言-动作模型）再往前一步，把视觉语义和语言指令锚定到动作（轨迹），让机器人知道在任务场景时应该规划怎样的轨迹。

第一是效率提升，以翻译工作举例，过去人工要花费两小时，现在AI只需要5分钟，中间的时间差就是提升效果，按照这种测算，去年的数据是7.7亿元，今年这个数字肯定更大，因为如果按相同口径，一季度已经有5亿元了。

如果用一个更简单的比喻来理解，传统视频通信更接近把一幅画切成大量小块，再尽可能完整地送到目的地。

他的落地流程是：figma画草图，用AI不断抽卡打磨→Google AI Studio做前端demo→把页面补进项目文档，再把任务拆成模块，交给AI IDE分批开发。