就在WAIC 2026上，超聚变交出了一份实践答卷。

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3、现象级大展，“安家”广东美术馆

而是从某一天开始，它在真实世界里持续地、稳定地、无人喝彩地创造价值。

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万拿机器人从微型伺服电缸等底层核心执行器切入。

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恰恰相反，它是效率工具：替我们省掉了海量注定失败的尝试，没有它，没人能在有限的一生里走到学科前沿。

一座工厂的厂房、机器、流水线、仓库和销售分别归五家公司管——别说极致优化，光开会就能把利润开没。

证明：(a) 过程一定会终止，最终恰好剩一个大于1的数M；(b) M的值不依赖于操作顺序。

6、体感近40℃！宜昌高温持续+明日转阴，26日起连降三天雨

防线只有一句话，别让它说错话。

配文下方，是一个简洁的数学公式。

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」 在圆桌论坛环节，Sunday Robotics CEO赵子豪则从另一个维度切入：「短期内，无本体数据是最高杠杆的选择，因为成本极低、没有环境差距。

智能大于形态 机器人不会只有一种身体 全行业都在问：具身智能的终极形态是什么？很多人回答「人形机器人」。

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参考资料： https://x.com/testingcatalog/status/2077132529270743286 https://x.com/btibor91/status/2077079848678555932 https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes https://openai.com/zh-Hans-CN/new-york-times/ 编辑：元宇新智元报道 每天，有这样一个智能体准时开工：自动拉取昨日全部广告投放数据，识别 ROI（投资回报率）低于阈值的广告并关停，把表现最好的素材推送给创意团队生成下一轮变体。

然后每涨一波，官方就清零一波。

大会现场，他把这件事写成了一条「具身第一性原理」的公式： 机器人知道的关键信息（CID）越多，理解的控制充分状态（CSS）就越准确，执行时犯的错就越少，行动代价J就越低。

9、世界杯淘汰赛首战！南非vs加拿大，黑马对决谁能创造历史？

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。

聊天中使用斜杠命令（/）即可调用该 Skill 干活了。

10、英超新赛季前瞻一：西班牙五教头群雄逐鹿，目标蓝图各有千秋！

结果，令人咋舌—— 仅仅30天，Meta员工烧掉了60多万亿个Token，榜一单人刷了2810亿，连小扎都没挤进前250。

能不能跑完？能。

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「20倍产能」背后，是否带来薪水的狂飙？ Andreessen称，顶级AI相关程序员的年收入已经达到5000万美元。

2、4000万欧买新援！阿森纳官宣签希腊边锋措利斯，填补特罗萨德空缺

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4、Token账单背后的资本博弈

在这个硬需求下，传统的径向电机（圆筒形电机）已逐渐摸到物理极限，因为它们太笨重、太占地方了。

5、今日热点：曾沛慈嗓子状况；《给阿嬷的情书》票房破15亿……

从此，具身智能从成本极高的遥操式学习，进化为通过视频，一看就能学会。

6、特斯拉高管：人们买车时更看重FSD，Q2交付量创纪录但利润率承压，资本支出将超250亿美元

但是，他们现在才开始公开强调： 企业学习闭环； Token Capital； 反向信息悖论； 企业Alpha； Sovereign AI； 企业对模型和应用层的控制权。

但NanoGPT这个项目的说明写着，「请以PR形式提交到GitHub」。

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7、坏事做尽的疯女人，集体翻红了

以高性能同轴式系列为例，产品最轻约 31 g，堵转推拉力可达 250 N，重复定位精度为 ±0.02 mm，额定负载速度不低于 20 mm/s；带力传感版本支持 ±200 N 力控范围和 1 N 力控精度。

这一层的落点是自研的Agentic OS——让智能体跑在隔离的沙盒里，既要能效，也要安全；同时向业界交付工具链与一揽子方案，做全链条交付。

8、Miu系穿搭过时了？现在最火的穿搭竟然是——！

这，正是这项工作的出发点。

项目主页：https://inceptionwang.github.io/PolicyTrim/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2606.22540 代码链接：https://github.com/INCEPTIONwang/PolicyTrim 模型链接：https://huggingface.co/INCEPTIONwang/PolicyTrim 新方法实现了： 3×动作chunk利用率，更长horizon可靠执行； 51.4%物理步数减少，压缩冗余修正动作； 5.83×端到端最高加速，LIBERO Object/π0.5； 从「算得更快」到「做得更快」 PolicyTrim的核心目标不是替代计算侧加速，而是补上另一个被忽视的维度：减少完成任务所需的前向推理次数次数。

按照规划，未来一年落地1000家零售场景，两年内铺到1万家量级。

而具身数据还差1万倍以上。