不要修代码，六步核心框架 那么，这套打法的灵魂是什么？ Anthropic把它总结成一句话：不修代码，而要修那个产出代码的loop。

1、米乐登录入口 过去这种逐条核验只有专业人士能做，按小时计费。

他随后把结果直接通知了Pintz本人。米乐登录入口GPT-5.5在该项专业科研任务中表现垫底，仅拿下78分。

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不到两年的「三连跳」 开创技术路线，完成产业闭环 把时间轴拉长，我们会发现WAM-TTT的发布绝非偶然。

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那对我们普通人来说，这套系统能用来做什么？ 在WAIC上，围绕着商汤的多模态智能体系统，我们还看到了一个个超级个体（OPC）的故事正在发生。

4、数据库产业筑牢AI底座

第二场：粗数据便宜但难学，精数据好用难量产 常规方法是「留成功、删失败」，像只给孩子看标准字帖。

5、谢贤小49岁女友身材火辣，回乡转型网红谋发展

这，就是V2.5的「训练车间」。

Gemini-3.6 Flash前端能力全线崩盘，在前端代码竞技场中不敌Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol等当红模型，甚至不如Meta的Muse Spark 1.1。

一般的模型，到这一步就该停了。

6、头号种子出局！石宇奇状态不佳战满3局惜败，无缘中国公开赛四强

说白了，就是用户涨得太猛，工程团队正连轴转着堵窟窿。

后门模型在干净输入上表现正常，但一旦输入包含隐藏的触发器（Trigger），便会输出攻击者预设的内容。

7、洗菜洗脚同个盆，用裤衩擦桌？婆家的节俭操作看呆绍兴一儿媳！

上海作为先行城市，承接国家任务，以赛事锤炼成果，向国家交出具身智能实景验证的「GDPS答卷」。

如今，随着这个能力铺进消费级产品，遇到棘手问题，只需打开手机就行了。

8、北摩高科(002985.SZ)：碳/碳复合材料、粉末冶金摩擦材料理论上可以应用于高端仿生机器人的部分环节

闭环随之成立，世界理解拆解长程任务、评估环境，平行空间推演物理因果、演算多种策略，挑出最优动作输出，执行后再做结果评估并反馈回模型。

无问芯穹在WAIC 2026上交出的这份答卷，不是又一款产品，也不是又一项具体的API服务，而是一整套会自己迭代的地基。

最耐人寻味的是ABC问询之后的操作：澳大利亚访客被跳转到本地页面，捐款按钮和那句「本机构不是慈善」的免责声明，一起消失了。

9、税务局大楼能是这样？5个立方体扭40度，高171米！

」 这个试水型游戏PV的火爆只是一个开始。

它也确实更强了。

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Anthropic 的 Fable 5 是一个更极端的案例：6 月 9 日发布，三天后安全研究者 Pliny the Liberator 用多步骤越狱策略突破了安全分类器，相关截图显示模型产出了本该被拦截的漏洞利用代码。

商汤这次在WAIC舞台上真正想讲的故事，便藏在这张图里。

1、德国大城市房租失控上涨：十年涨了51%[

吵了两周，这场争论真正吵出来的，不是「AI能不能做数学」，是「难」这个字要怎么定义。

2、曾经流行的长餐桌，正在退出中国家庭的“C位”

今年5月，奥特曼回到母校斯坦福，站上CS153的讲台，认错了： 这是我的一个预测错误。

3、M费闹剧续集？曼联欲4000万签萨默维尔，英媒曝其渴望加盟踢欧冠

几天前，一个从没露过面的代号「Claude Honeycomb」，在Cursor的模型列表里一闪而过，几个小时后被悄悄撤下。开拓者108-101击败掘金！杨瀚森再创纪录，不愧是首轮16号秀只有当模型同时具备知识理解能力和行动能力，科学智能体才可能从「会回答问题」的百科全书，走向「能完成任务」的实验助手。

4、3-2！世界杯奇迹之战：阿根廷绝杀 佛得角2次扳平虽败犹荣

但更让他无法接受的是，他发现谷歌正是DHS的云服务和AI技术供应商。

5、阴谋论升级！阿根廷队狂躁易怒控制不住情绪，大概率使用了兴奋剂

一年预算砸下去，建了几十个模型、上百个应用，年底要跟大领导汇报成效。

6、华润（集团）有限公司董事长调整

邓乐言、张柏伦、刘澈交出的是42分——6道题，题题拿满，零瑕疵，没有一分扣掉。

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。

他们既能在黑板上推导记忆的数学本质，也能在服务器集群里压榨每一毫秒的推理延迟；既懂大脑如何遗忘、如何重构，也懂如何让AI学会「该忘什么、该记什么」。

7、刚刚

对于这项工作而言，LLM的角色并不是替代审稿人完成评审，而是在现有评审流程之外，为文字评语与最终评分之间增加一层校准机制，希望借此减少评分尺度不一致带来的随机性，为同行评审提供更加稳定的参考依据。

模型更强了，同时也更会糊弄你。

8、为了能在卡车里上厕所，带你看欧洲卡车司机都整出了哪些花活？

值得玩味的是时机。

他推崇的理念是「AI defines hardware」，即AI定义硬件，首先由算法团队牵头分析性能需求：想要覆盖人类日常80%的任务，究竟需要多少自由度、多大的运动范围、多快的动态响应？ 硬件团队拿到需求清单，据此进行关节设计和仿真验证。

参考资料： https://openreview.net/forum?id=PEyouQzOLD 编辑：LRST新智元报道 今年WAIC开幕当天，上海世博展区挤满了各种机器人、大模型和智能体。

Figure 的 System 1 / System 2 和 Skild AI 的通用基础模型，底层逻辑都是「模型即大脑」。