对每个素数p，取所有数被p整除次数的最大公约数，再把这些素数幂乘起来——这个值从第一步到最后一步都一直不变。

1、三亿体育官网 7个Claude通跑，设计流程已死 今年3月的《Lenny's Podcast》，她开局就给了所有人一记闷棍—— 设计师被教了这么多年、当成圣经的那套设计流程，基本上已经死了。

把花名册、诊断成绩、考勤、随手记的笔记一股脑丢给它，它替你拼出每个学生现在站在哪儿：谁掉队了、哪个知识点全班都没懂。三亿体育官网小哥用Qwen 7B作为微调底座，用DeepSeek的API作为网页端输出体验，也侧面证明了—— 中国AI模型真实的推理和输出能力，已经强大到足以被骗子拿来冒充「世界第一的万亿参数模型」，而不被普通用户瞬间识破。

2、6000万起步！上海猛追国手内线胡金秋，CBA下赛季直接大结局？

极反应。

3、为了露台买顶楼，住了3年，说几句掏心窝子的大实话

传统的AI生成流程是：你输一段prompt，它出一张图。

4、曾入选亚冠最佳防守球员的他！如今在鲁能完成赛季首秀，值得期待

对多数行业客户，这套地基还必须建在自己家里——数据不出门、模型自主可控、智能体被约束在安全边界之内。

5、笑喷!阿根廷捡到皮克福德点球纸条,梅西恩佐笑出声庆幸没拖到点球

谁擅长算就专心算，谁擅长低延迟输出就专心输出，各尽其能。

一个真实的业务流程，可能前一秒在本地拆意图，后一秒调云端大模型补脑子，再下一秒回到边缘执行。

一个赌对了「规模定律」（Scaling Law）的人，偏偏在教育上看走了眼。

6、情况有变，以色列收到“驱逐令”？美伊战火重燃后，内塔有麻烦了

网络怎么不堵？请求怎么分？长文档和短对话怎么区别对待？某张卡突然掉线怎么办？缓存命中率怎么保证？ 商汤首席科学家张行程说得很实在：纯英伟达方案4个Prefill对1个Decode就够了，换成国产方案变成30对1，网络复杂度、调度复杂度、容错复杂度全线飙升。

但真实业务是另一个量级，举个栗子： 读一周多平台热搜、筛出短视频行业条目、按平台取热度前五、再产出一份带章节和字数限制、按日期倒序、且不许编造数据的简报。

7、放弃北卡不回CBA！林葳回俄勒冈训练 他的表现能比上赛季更好吗

一个能直接调用核心数据的AI，如果没装安全护栏，本身就是一枚定时炸弹。

关于发布7款提供手机端侧生成式人工智能服务已备案信息的公告 这是国内手机端侧 AI 领域规模最大的一次集体过审。

8、总冠军悬念不大！次轮这4队有望晋级，湖人机会渺茫！哈登要夺冠

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。

真正拥有认知主权的企业，应当能够做到： 自己定义业务世界； 自己沉淀专家技能； 自己组织智能体执行； 自己评价业务结果； 自己掌握学习信号； 自己更新认知资产； 并且可以自由选择和替换底层模型。

所有模块层层递进，逻辑丝丝入扣。

9、羞辱仪式！骑士脸都不要了！哈登，还是想想自己的问题吧

π0.5落地的成本，高得不可思议：要让机器人走进1000万个家庭，难道得先派1000万个工程师住进去，手把手教它认马克杯？ 显然，这根本无法落地。

再往前一步，就是这次战略里更大的那句话——以自研此芯P1为核心，打造覆盖端、边、云全场景的全域算力底座，真正实现「一芯驱动全场景AGI」。

10、ESPN：过去一年里 阿德巴约和希罗之间的关系变得紧张

莫宗坚评价张益唐「不适合代数几何」，认为他的博士生涯「浪费了自己七年光阴，也浪费了我的时间」。

过去这4年，ChatGPT本质上是个「会话工具」。

1、跨越山海，以球会友｜澳大利亚ADELAIDE SUNS华裔青少年篮球交流营圆满结营！

不久前，斯坦福CS153的讲台上，有人问OpenAI CEO奥特曼（Sam Altman）：你怎么看教育？ 他顿了顿：「我很担心。

2、让2追3！阿根廷队惊天逆转，裁判引起争议！

比公开叙事更早一步 佟博士并不认为纳德拉和 Karp 的判断只是市场宣传。

3、到商店偷伏特加，前CBA外援被捕……

第一件是成本。不止是黑白机！理光GR IV Monochrome上手体验好消息，Gemini 3.6 Flash比GeminI 3.1 Pro、Gemini 3.1 Pro强，主打「性价比」。

4、Fischer：国王并不打算迎回拉塞尔-威斯布鲁克

最典型的案例是一支开发小分队，全程没有一行人工手搓的代码—— 三个月，交付50万行级别的产品代码。

5、生生医药冷链再冲港股，加速出海欲破“有网络没规模”困境

也就是说，同一批国产算力，现在能硬抗接近翻倍的业务量；反过来，企业也可以用更少的卡，撑起同样规模的服务。

6、原来我们还是把詹姆斯想得太简单了

当其他厂商还在用「参数规模」衡量模型时，K3已经用行动告诉我们：真正的竞赛，已经从「谁的参数更多」转向「谁的唤醒更聪明」。

过去一年，AI行业发生了一个根本性的切换：大模型从「陪聊」变成了「干活」。

确实，主流做法是把知识存进一个外部库，用时再检索回来，向量检索、RAG，本质都是让模型临时「查一次资料」。

7、科创公益同步体验 篮球热力火热来袭

传统企业积累的是Human Capital，也就是员工、专家、组织经验、专业判断和管理能力。

医生转身打开ChatGPT 那还要医生干什么 Andreessen讲了自己的一段经历。

8、场均4.2分湖人新星成交易筹码，阵容超员被迫三选一甩卖

一年之后的同一个舞台，7月17日，磐石2.0正式发布。

人没被裁，反而晋升连连，因为他现在管的客户数量是以前的好几倍。

这些不是模型的通用知识，而是企业在长期运营中形成的行动智慧。

Scott Shambaugh是matplotlib的志愿维护者。