《中国企业家》见习记者 林秋艺 记者 王怡洁 见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡 头图来源｜视觉中国 一脚站在IPO门外，小红书为了拉动用户增长，使出了杀手锏。

1、江南娱乐 邓煜因在偏微分方程方面的研究工作荣获2026年菲尔兹奖，其成果包括从硬球动力学中严格推导出稀薄气体的玻尔兹曼方程，以及从非线性色散系统中推导出波动力学方程。

看到没，loop的终极形态已经很清晰了： 人不写代码，也不写prompt，只写规则和判断，剩下的全交给loop 怎么loop起来 那么，我们该怎么loop起来呢？ X上有个叫Codez的博主已经都替大家总结好了，他发了一份14步实操roadmap，这里我挑了一些干货。江南娱乐如果说去年AI展最常见的是“围观”，今年能留住人的展台几乎都在让观众随时参与。

2、AI眼镜创新趋势洞察：凭“创”突围，以“新”破局

干活比不过轮足组合，提供的情绪价值又受限于恐怖谷效应，效果并不理想。

3、2026-07-24 20:00每经热榜_网易订阅

Gowers给这份成果的评价是：相当于组合数学博士论文里完全合理的一章。

4、本可安静上夜班，却要鉴伪人、封门窗、躲怪物？《午夜轮班》首周34.2元

嗯？新晋菲尔兹奖得主王虹，也曾跨界做AI？ NeurIPS 2026出分在即，有网友扒出，王虹教授发过一篇NeurIPS 2019。

5、宇宙最小粒子都带有宇宙意志爱子

英伟达正尝试将CUDA生态从数据中心扩展到PC和人形机器人领域，试图让所有算力场景都离不开它的标准。

这意味着，平均每天有400多家奶茶店消失。

真正把差距拉开的，是对机器人记忆力的考验。

6、四川仁寿县警方在街上开枪视频？警方辟谣

选择一个现成模板，填写Skill名称和简介，再按照提示写清楚要完成啥任务、咋执行、输出啥内容，一个专属Skill就搭出来了。

工具记忆 Slides编辑不是纯文本改写。

7、网红地标“Rike音乐厅”即将拆除，市长称它是“垃圾场”

谈“骑马照”渊源：“一脸茫然” 《中国企业家》：你在书中提到，当时华尔街日报拍摄了一张你在纽约中央公园骑马的照片。

说人话就是，机器人可以「现学现上岗」。

8、A股“股王”，副总经理被刑拘！股价一年涨13倍

2025年12月底，其创始合伙人汪洁在一场活动上披露，柠季签约门店已突破3000家。

再来说说生态的打通。

前一个任务让模型理解表面属性，后一个任务让模型辨认信号来自哪种设备。

9、毕尔巴鄂竞技公布2026/27赛季各级青年梯队教练团队任命，阿德里安·埃斯特韦升任Basconia主帅

这些数字本身并不能说明一家自动驾驶公司已经完成商业化，但至少能够看到一个趋势——过去沉淀在L4领域的技术能力，正在进入更大规模的市场，并逐步释放价值。

《中国企业家》：所以在这种情况下，你为什么还要坚持？ 单伟建：这是好事，是银行体制改革的一部分，很多领导也支持。

10、7月24日至26日：家庭实验室3项实用维护项目即将发布

2026年世界杯开赛一周后，小红书上的体育内容肉眼可见地变多了。

第三，从“机会驱动”转向“组织驱动”。

1、65岁西班牙主帅：阿根廷行为不可接受！质疑罗德里是侮辱足球智商

进入Physical AI阶段后，它又把数据工厂数据扩展到机器人数据采集、标注、人工反馈和模型验证。

2、最高2年1.367亿！库里8月30日有资格提前续约 剑指20年一人一城

逐际动力很早发现了这个问题，并且抛出了一个行业非共识的观点： 在逐际动力的技术框架中，真正的机器人大脑应当复刻人类神经系统，由认知、技能、运控多模块协同配合，而非仅靠单一基础模型。

3、近期，超满意的12个小件儿！便宜却够惊喜~

同时，人才争夺的焦点也发生了根本性转移。张柏芝头像变黑，悼念谢霆锋父亲谢贤△文远知行GENESIS可模拟任意空间内的位移，实现闭环感知，指数级扩大仿真世界范围 相比传统一段式“黑盒”直接输出方向盘该往哪里打、油门该踩多少，世界模型更关注的是：这个世界正在发生什么，接下来可能发生什么。

4、200万年薪根本不够花！真不怪他！

这次补上了剩下的两大块：4种环境事件 + 3种记忆存储事件。

5、广厦冠军阵容要解体？五名主力球员合同到期，外援只留布朗

3、应用与服务重构：破行动墙，原子能力仓库实现自由编排 Step AOS将现有传统操作系统中面向人的繁复功能与应用能力，彻底拆解成了数千个系统级和应用级的最小原子化服务能力单元。

6、DBC 职梦全面评测：服务、收费、内推、offer 真实情况，海归应届生必看

获奖前她已横扫Salem奖、Ostrowski奖、Clay研究奖、新视野奖等一长串奖项，是四人中学术曝光度最高的一位。

再来说说生态的打通。

但在研发过程中，团队发现，这条路上藏着一个大家都踩过、却没人认真填的坑。

7、日本男篮12人大名单公布

很长一段时间，行业竞争焦点集中在世界模型、VLA、多模态大模型和参数规模。

针对强化学习中“参数难调、结果难复现”的行业痛点，RLinf 始终将训练效果的严格可复现作为核心标准。

8、让健康知识“看得见”｜《蝶影重重》手语版系列科普视频正式上线

两项极端任务，均做到了与抓取同等级别的泛化能力。

OEX的解法，是把计算托盘和交换托盘垂直交叉连接，这也是「正交」两个字的来历。

李岩将过去的AI产品迭代概括为供给侧升级——模型参数更大，推理更快，工具组件越来越多，用户手里也多了一堆看起来很厉害的能力。

同一项技能，训练时精通，部署时失灵，这就是学术界常说的部署到真实场景中泛化性衰减。