那些提交到erdosproblems.com的新证明，凡是我细看过的，全部正确，而且都包含一些有趣的想法。

1、熊猫体育 终于，到了今天，AI轻松给出了简单的反例。

在特纳的反复追问下，他们敷衍地表示：「评估需要几个月的时间」。熊猫体育数据清晰证实，顶会审稿存在明显的年度尺度漂移：不同审稿人的打分标准差异逐年变大，相同评价对应悬殊分数的现象愈发普遍。

2、癌症管理大模型时代：Nature子刊综述揭示AI基础模型的现状与未来

这一冷热不均的行业反差，清晰界定了当前 AI 的能边界：大模型更擅长处理答案固定、反馈即时的标准化任务，面对无标准答案、问题维度模糊、验证周期漫长的原创科研场景适配性相对有限。

3、商务部：将14家欧盟实体列入出口管制管控名单

他将五百位历史人物的荣辱、羁绊与迁徙揉进一张动态故事地图，王安石的诗词与足迹在像素间复活。

4、全锦赛混双16强出炉！莎头、动漫顺利开门红，逆转好戏接连上演

https://x.com/claudeai/status/2079595988998554047 这个功能目前面向 Pro、Max 和 Team 用户开放。

5、自制X光机：爆了3个真空管，他最终用旧电视零件拍出了内部照片

原因有些反直觉：脚本藏在一个外表正经的技能里，越是「听话」、越擅长跟随指令的模型，越愿意照用户的要求把它运行起来。

LongMemEval基准（多会话交互记忆测试）：HMS-self-evolve以92.8%的总体准确率登顶，此前最强的Hindsight是88.8%。

而这次攻击的起点，恰恰就是一个数据集。

6、停哨降格、悄然复出！单丹奥改任AVAR，足协神操作引中超巨大争议

可以确定的是，随着模型规模逼近物理和工程的极限，前沿模型的迭代难度正在急剧上升。

跨物体——不只认识规则工业零件，还认识几百种日化、食品、玩具、文具，连透明的、柔软的、反光的都能识别。

7、聚焦“急难愁盼”细化服务——骑手保障不断升级扩容

该协会的主席是著名的AI先驱Stuart Russell，另一位重量级人物是图灵奖得主Yoshua Bengio。

这和之前那个ChatGPT Search网页搜索，完全两码事。

8、“你这样，能考上才怪！”女大学生哭诉备考5年没上岸，反被打脸

为了验证校准机制是否能够改善这一问题，作者以论文长期引用量作为客观参考指标，对比人工原始评分与LLM锚点校准后的排序结果。

对抗防御：鲁棒性强 研究人员评估了两类针对AR后门的防御策略： ① 干净数据继续微调（Clean Fine-tuning），一种常见的后门消除手段。

S1 是技能层，频率约 50 Hz，S2 决定「做什么」，S1 提供「用什么技能做」。

9、不打自招？饶毅质疑国自然二等奖没有科学价值，被三个课题组举报

WAM-TTT用最干净、最直接的像素流，实现了真正的零标注成本。

钉进传统电影的心脏 X用户Harold Carver的评论，可能是这整场风波里最清醒的一句话： 「谢谢你，Elon。

10、皇马回应曼联签楚阿梅尼行动：球员申请转会才卖，1.2亿以下免谈

这步棋，下得正是时候。

一边是好莱坞百年工业天花板 一边是AI 就在马斯克官宣的同一周，诺兰的真人版《奥德赛》正在全球院线疯狂收割——首周末全球票房2.64亿美元，北美1.245亿美元，创下诺兰个人最高全球开画纪录，也是2026年真人电影最大首周末。

1、泰山队对阵国安赛前安排出炉，新星参加发布会，训练还是在基地

Mollick尖锐地指出，谷歌如今的挫折，完美复刻了此前Meta Llama 4和xAI Grok 4所经历的痛苦。

2、OpenClaw真的杀疯了！工信部预警都拦不住，一天三个大趋势！

通用Agentic，从「会调工具」到「能扛业务」 写代码只是Agentic能力的一半。

3、时代落幕？曝39岁梅西告知队友：世界杯决赛是他在阿根廷队最后1战

这是逐际动力作为产品型主机厂的核心壁垒： 它同时掌握身体与大脑，能做纯软件公司做不到的软硬协同，更具备硬件公司无法触及的能力上限； 同时把工程底座 FluxVLA Engine 开源，以开放换生态与开发者反哺。从精彩到荒谬！'维拉欲引进加纳西奥的转会是自找噩梦'本质是因为，想在家庭场景完成作业，单一的手或者脚足够灵活，还远不足以支撑。

4、京东体检全面升级：推出阳性指标免费复查等三大服务新举措，北京亚奥新店同步启幕

承认事情是真的。

5、专程来跑稻田马拉松，有点小遗憾

而现实已经给出了警示：OpenClaw官方技能市场ClawHub上已被查出上千个恶意Skill，仅2026年针对OpenClaw披露的CVE漏洞就超过一百三十个，凭证被窃取、数据被静默外传的事，正真实地发生在生产环境中。

6、王奥芊捂脸“可怜萌”形象火了，国际排联：18岁超新星绝杀了美国

有大佬对此表示，这绝对是GPT-6。

全球最贵模型，没有之一。

而它则是一个字节一个字节对：差一点，就抛出错误，原数据纹丝不动。

7、400万预算在广州怎么买？2026年老黄埔“全能王”测评揭晓

它能够自主分析实验数据、提炼洞察并驱动持续改进。

并且，主动降级：从总监，回到一线IC。

8、最新

该系统采用双层协作架构和三层韧性自动化体系，借助「苏格拉底循环」实现模型自主迭代。

多数据中心聚合：联合4个不同代际、不同型号的GPU集群，联合训练70B参数大模型，四集群协同性能提升41%。

谁都知道：谁掌握了高稳定性的轴向磁通轮毂电机，谁就拿到了下一代高性能电动汽车的入场券。

为什么一定要做这么完整的架构？ 因为只有体系跑起来，仿真训练、物理交互与记忆调度才能彼此反哺。