7月19日，WAIC 2026期间，在由商汤科技大装置事业群主办的「算创·无限-Agentic时代AI基础设施创新发展论坛」上，商汤大装置与国信数算（上海）科技有限公司（以下简称“国信数算”）签署战略合作协议，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆与国信数算董事长陈卫国代表双方签约。

1、半岛体彩 GitHub开源链接：https://github.com/OpenBMB/StaffDeck StaffDeck的设计思路是：将每一个AI Agent视为企业里的正式员工，而非一个等待着被唤醒的「解题机器」。

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“铺轨者”的意义并不是取代所有列车，而是建立一套能够承载不同模型、不同客户和不同应用的基础设施 它既要求底层芯片自主可控，也要求软件接口足够开放、系统能够持续扩展，最终让算力以服务的方式跨区域交付。

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如果比较一下，哪个交易过程更让你头疼？ 单伟建：收购韩国第一银行谈了15个月，天天谈，强度非常大。

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” 商业创变：深化区域布局与场景深耕，推动“算力价值”向“产业价值”转化 依托全栈技术能力与生态体系，商汤大装置持续推进AI基础设施建设，从区域智算中心到城市级AI平台，再到海外国产算力集群，推动算力能力向多产业场景渗透，并以端到端多模态产业应用赋能区域AI创新发展。

5、妙瓦底KK园区已全部拆除，缅北果敢“四大家族”犯罪集团被彻底摧毁，公安部：今年将成立国际打击电信网络诈骗联盟

最值得的关注是，光轮智能作为唯一一家中国公司，出现在这个顶级大佬云集的全球标准牌桌上。

另一个对照组是WAM-LoRA，使用的是更通用的参数高效微调方法，然而在Table Bussing和Swap Place两个任务上分别只拿到30%和0%，而WAM-TTT是100%和88.9%。

一颗芯片很难只靠参数覆盖所有场景，还需要提供Runtime、模型适配、开发工具和Agent框架，帮助客户把底层算力转化为能够交付的产品。

6、胜宏科技破除“二供焦虑”：凭高阶良率与深度耦合，守卫英伟达PCB主供地位

但，「家庭」场景就麻烦多了。

奇异摩尔联合创始人兼产品及解决方案副总裁祝俊东指出，这套全栈方案的核心价值，在于为国产AI算力提供了一套可演进、可协同、不绑定的系统级基础设施。

7、西班牙加时绝杀阿根廷，时隔16年再夺世界杯冠军

它还与上海移动联合打造了“天问”模型服务门户，联合观猹做了一个面向开发者的「TokenDance」，对标OpenRouter。

OpenAI管这个叫「委派推理」（Delegated Reasoning）。

8、捅刀子！援乌刚落地，17国代表：解散北约建立中俄土伊四国联盟？

技能层，则代表机器人真正能够完成的任务能力。

或许，最终的答案，还得看场景里真刀真剑出真英雄。

也不用外接开发板，只靠宇树Go2 Edu原装摄像头和本地算力，就能完成单目标跟踪、多人干扰跟踪和模糊目标跟踪。

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另一方面，手机厂商在影像算法、供应链管理、渠道布局上本就具备深厚积累，切入云台相机赛道并非从零开始。

而且，Figure全栈闭源。

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如果没有增长，只靠自己慢慢填，很难填满。

开源软件栈的本质，就是先降低开发者的使用门槛，再把建设的权利也一并交出去。

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作为《东方遇到西方：联想国际化之路》的执笔人，乔健曾复盘过2004年联想并购IBM PC业务过程中东西方企业文化的深度磨合。

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未来有一天，随着中国经济和创新实力的提升，中国创业者的价值自然会被重新衡量。

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而在它选用的Meta-World MT50基准中，包含了整整50个不同任务，覆盖抓取、放置、推动、开门、插拔等多类复杂操作。猫屎咖啡控股：主要股东出售约24.2%公司股份通过不断的回环评价，掌握最快速的质量反馈，并且不断迭代，引领标准。

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如果解码模型能够在卫星端完成部分计算和重建，就可以减少对地面算力节点的完全依赖，再通过下行链路将结果发送给接收端。

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只不过视频恰好用一个看得见的播放量，暂时把这个问题盖住了。

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数据可以快速增长，但真正能被机器人学习的有效信息，并不一定同步增长。

玻尔兹曼给的解释是：即便单个粒子时间可逆，粒子之间的所有碰撞也会导致不可逆的气体扩散。

这也是LimX COSA与「做模型」路线的根本区别。

7、敢晒敢时髦，风格不设防

” 面向 Agentic AI 时代，PPIO 将持续迭代 Agentic Cloud 产品能力，深化分布式算力网络与推理加速技术优势，以大规模、高安全、低时延的智能 Token 工厂，为 Agent 融入千行百业构建原生底座，助力推动 Agent 重塑社会生产方式，驱动产业变革。

6月的茅台镇，赤水河氤氲水汽中弥漫着酱香的味道，这是这座西南小镇最浓郁的时节。

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然而，图画完的那一刻，就开始过时。

即便工作到深夜，她也会随手拍一张照发到推特，对着星舰基地说晚安。

于是每一次在不同平台的交互都要重新建立上下文，AI的经验永远无法结转，也无法形成对用户的连续认知。

具体： 真机强化学习算法： 仿真强化学习算法： 人在环学习： 新版全面打通数据采集 → SFT → RL → 真机部署的闭环链路，新增 3 种遥操作方式、3 款真机平台、2 款末端执行器，真机实操能力显著增强： 数据采集支持： 训练链路支持： 真机平台与末端支持： RLinf v0.3提升仿真强化学习的场景覆盖，新增 5 种仿真器，完善基于仿真器的训练示例与效果： RLinf v0.3在系统层面新增多项重磅组件： 性能优化方面，新增torch.compile加速、rollout与训练overlap、权重同步升级（broadcast/增量同步/分桶同步/仅同步可训练参数）、FSDP全offload支持，并修复了显存泄漏等关键问题。