第二层是Prompt压缩，第三层是上下文裁剪，各自再精准剔掉10%到20%的输入赘肉。

1、kaiyun.com 而且这不是GPT一家的问题。

开篇那个站会的例子，就是这么来的：Claude跟着调查一路往前推，同一个页面被一次次刷新。kaiyun.com这哥们儿把全部制作流程公开了，核心逻辑只有一句话：把Grok Imagine当成一个真实剧组来用。

2、阿圭罗谈39岁梅西错失金球奖：真正定义世界杯的人，不是奖杯能决定！

本文主实验聚焦更贴近现实的指令微调（Instruction Fine-tuning）。

3、刚刚，国足官方发表声明！事关女足主帅

而完整的认知系统还必须回答： 哪些 Skill 应该在什么条件下被调用； 谁有权执行； 预期结果是什么； 如何评价实际结果； 一次执行之后，Ontology、Skill 和策略应该如何更新； 不同员工和智能体的局部经验如何转化为组织级能力。

4、2026世界杯期间英国家暴投诉创纪录：2322起报告，17%涉家暴，93%发生在英格兰比赛前后

而程序员，正在从写内容的人，变成设计系统的人。

5、程蓓与湖南电信党委书记、总经理万鹏一行座谈

1957年，埃尔德什在一篇论文里问出了这道题，一口气问了三问，问的是单位圆上零点多项式的模。

你甚至能用大白话反复调它、改它。

世界上没有人能确定接下来会发生什么，连专家们也各执一词。

6、14国施压南海不到24小时，中方抛出灵魂一问，日本却先破防了

因为Token本身是「成本」，不是「价值」：它是新的成本中心，只有被Agent真正用起来、投进业务，才转化成价值。

但真实的材料计算研究，并非简单的选择题作答。

7、邵阳市“企业服务年”集中走访周启动

17000条日志，AI自己查自己 有意思的是，最先发现异常的，也是AI。

每一条视频末尾，她都在向公众募捐。

8、1964年雪佛兰Impala SS敞篷车改装409引擎 匹配四速手动变速箱

但这个反例的特殊之处恰恰在于，它是自证的：它简洁到可以手算验证，优雅和精确性让人叹服。

超级个体的那些事 行业的事说完了。

从此它自我更新，你提过一次新客户，下次会话它已经知道。

9、随着亚洲杯赛程敲定，中国女篮12人名单浮出水面，复仇日本有戏

百万条数据涌入后台，如果没有一套能扛住这个吞吐量的处理链路，再多的数据也只是沉睡的原始素材—真正让它们「苏醒」、变成模型训练燃料的，是KAI Embodied AI Infra平台。

有回他只让模型跑个数据查询，模型自己回了一句：我发现这份数据一直在变，那我起个Loop，每30分钟给你出份报告。

10、2023款宝马M5竞赛版拍卖：暮光紫涂装，2.9万英里，617匹马力

DeepSeek掀起的国产芯片适配潮还在持续发酵，OpenAI和Anthropic相继官宣自研芯片，全球AI算力的版图正在被重新撕扯。

过去企业能查到的，最多只有前半个。

1、WNBA新科状元距禁赛仅差1技犯 与对手互喷后笑称“去问魔法球”

他们更在意的问题是：角色是否足够独特，情绪是否成立，以及这个概念最终能不能变成真正好玩的产品。

2、姆巴佩10球冲金靴！西班牙夺冠后，世界杯个人奖项全揭晓

估值直冲16亿美元。

3、洋基盯上蓝鸟内野手克莱门特，去年季后赛打击率4成11

15种组合跑下来，整体攻击成功率从最低约20%到最高近70%，相差约三倍。乌克兰刚炸完俄腹地！基辅就挨炸，双方防空都扛不住了！Demis看到了消息，并回复说会让高级政策团队的两名负责人去评估。

4、特拉布宗体育主席：我认为奥纳纳会留队，我们满足了他的薪资要求；马卡报：阿莫林有望成为AC米兰主帅

但NanoGPT这个项目的说明写着，「请以PR形式提交到GitHub」。

5、曝前河南队赛季14球外援夏窗加盟浙江队，顶替9场2球外援

某些语言在专业写作、学术文本里超额代表，而那种文本天生就爱纠错、爱设限、爱说「但需要注意」。

6、427ci大V8配5速手动，这辆谢尔比复制车仅行驶2200英里

但这种「赛马」机制，也意味着内耗。

对国行 iPhone 用户来说，判断这张 AI 入场券的含金量只需要关注：下一次 iOS 更新的日志里，Apple 智能是否出现、保留多少功能。

这评价分量不低，要知道立川裕二最近的兴趣就是「与超对称量子场论相关的几何与代数结构」。

7、明年起8大行业开征挥发性有机物环保税，最低税额抬高

压缩一下，大概是这样： 单个HTML文件，Three.js，第一人称。

换成以前的模型，撞到这堵墙也就认了，掉头回来跟你说「我做不了」。

8、葡萄牙VS西班牙：葡萄牙毫无优势，西班牙想取胜难度也大

一个文件夹、两个markdown文件、一组技能，就是让Fable 5「认识你」的全部配置。

基于此，模型就可以依据当前任务里的科学证据形成中间判断。

VLA与世界模型谁是下一个目标？真机数据还是人类数据更有价值？全栈还是只做大脑？ 这些问题没有标准答案，但有一点是确定的：物理AI正在以远超预期的速度向我们走来。

题目大意是：黑板上写着2026个大于1的正整数。