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7月23日，第30届国际数学家大会（ICM）将在费城开幕，菲尔兹奖将在开幕式上颁出。

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数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。

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「我们已进入奇点。」

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当大模型 Agent 被部署到工具调用、长程任务和开放环境中，一个关键问题会随之出现：能否在不更新模型参数的情况下，将执行经验沉淀下来，并在下一次做得更好？

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你可能已经在各种 benchmark 榜单上看过 GUI Agent 的 "大胜" 了。

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现在还在场的模型公司里比较奇葩的是阶跃，首先它模型能力就那样，属于大伙有共识的排在第二梯队。

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如果要让机械臂把咖啡机旁的杯子移到桌上，需要经历哪几个步骤？

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向ChatGPT问一个看起来挺简单的问题：“Lasha Talakhadze之前的奥运举重纪录是多少？”

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昨晚，四年一度的菲尔兹奖在美国费城揭晓。四位得主里，中国籍数学家邓煜、王虹历史性地首次拿下菲尔兹奖，北大一夜之间变成「双菲」母校。另外两位是加拿大数学家 Jacob Tsimerman（雅各布·齐默尔曼）和美国数学家 John Pardon（约翰·帕登）。值得说道的是 Tsimerman 这位。

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问小白 5 Pro 呈现出一种很接近真实项目成员的工作方式：先确认 Brief，主动拆解任务，持续汇报进度，在文档中留下修改痕迹，最终完成交付。不同路线决定了不同能力上限：对话路线的上限是上下文窗口，资料路线的上限是权限管理粒度，研究流程路线的上限是自动化程度，而项目工作台路线的上限是系统架构的复杂度