mrds17.fun每日大赛：记者：于根伟带病指挥与河南的比赛，治疗周期还要延续两三天

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该记者表示：“我们即将前往美国。阿根廷队将于下周五（北京时间10月11日周六早上8点）在迈阿密迎战委内瑞拉队。训练将于明天下午在国际迈阿密队训练基地开始。赛前共有4次训练，赛后还有2次训练。马竞球员蒂亚戈-阿尔马达此次未获征召。”，记者：于根伟带病指挥与河南的比赛，治疗周期还要延续两三天

李波致辞

现场的网友透露，德约随后被送往了当地医院接受检查。如果伤情不理想，德约有可能退出接下来的赛程。按计划，德约将在10月9日中午12点半对阵博格斯。

李巧玲主持会议

张仁强报告

智能体 (Agent)，即能够理解上下文、使用工具并自主完成任务的软件，被普遍认为是 AI 的下一个重要发展方向。然而，尽管围绕它的讨论非常火，但真正能投入生产并被大规模使用的智能体却寥寥无几。原因在于其开发过程异常复杂，开发者需要处理诸多难题：从选择合适的框架，到编排复杂的工作流、建立评估循环、连接各种工具，再到构建一个友好的用户界面，每一步都充满了挑战

郑伯通作报告

中核集团核工业北京地质研究院青年科研工作者何升向《环球时报》记者介绍称，此前的研究发现，月球正面和背面在地形地貌、元素分布和岩石特征等方面均存在巨大差异。例如，月球正面相对平坦开阔，但背面布满沟壑、峡谷和悬崖，地形起伏也更大；月球正面有着较多的月海，这是由早期火山活动形成的平坦的玄武岩区域，占据了月球正面30%以上，而月球背面只有约1%-2%的月海；月球正面相对富含放射性元素，而背面相对亏损等。月球的“二分性”现象，被认为这可能与月球的形成与演化历史密切相关。

陈永发报告

新华社北京10月7日电（记者刘祯）记者从中国科学院物理研究所获悉，由该所研究员黄学杰团队联合华中科技大学、中国科学院宁波材料技术与工程研究所等组成的研究团队开发出一种阴离子调控技术，解决了全固态金属锂电池中电解质和锂电极之间难以紧密接触的难题，为其走向实用化提供了关键技术支撑。相关研究成果已于7日发表在国际学术期刊《自然-可持续发展》上。

李文皋作报告

他还在书面证词中表示，将支持五角大楼正在进行的努力，确保优先对台军售，包括以“创新方式”克服国防工业基础限制，及满足台湾在“有效拒止防御”方面的诸多需求。

徐建雄作报告

当年卖的贵买的人少，现在价格下来了，对此前的用户“去库存”，老用户短期内顶上去了，让雷克萨斯看起来不至于那么衰败。

冯士青作报告

“8轮1胜确实是一个难以接受的结果，因为从表现上来看我们本应获得更多胜利。我专注于做好本职工作，每周全力投入备战，制定比赛计划。我认为我们需要继续坚持，积分榜不能体现我们的表现和水平，我们创造了很多机会，但没能将其转化为实际积分。不知道为什么，我们进一个球特别难，对手进一个球却特别简单。接下来的这个休赛期对我们来说会很漫长，但我们肯定会为下一场比赛做好准备。至于我的去留问题，这最终并不由我决定。”

阿水英报告

一是坚持经济全球化正确方向，为促进世界经济持续稳定发展作出重要贡献。中国是经济全球化的受益者，更是贡献者、维护者和推动者。改革开放以来，中国经济深度融入世界，已成为世界经济增长的重要动力源和稳定锚。中国对世界经济增长的贡献率长期保持在30%左右，无论是应对上世纪末的亚洲金融危机还是2008年国际金融危机，都为稳定世界经济发挥了至关重要的作用。当前，一些国家内部增长与分配失衡、资本与劳动对立等问题日益突出，单边主义、保护主义、极端主义愈演愈烈，经济全球化进程遭遇“逆风逆流”。正如习近平总书记指出，多边主义是解决世界面临困难挑战的必然选择，经济全球化是不可阻挡的历史潮流。中国始终站在历史正确的一边，支持和践行真正的多边主义，坚定维护以世贸组织为核心的多边贸易体制，推动全球经济治理改革完善，为促进经济全球化朝着正确方向发展贡献中国智慧、中国方案。

刘世武报告

社会适应性的“预演”：视频相比文本具有更强的情感共鸣和影响力。很快，世界将充斥着能够轻易深度伪造任何人、或生成任何场景的强大视频模型。这既会带来巨大的创造力，也必然伴随着社会调整的阵痛。通过提前发布 Sora，OpenAI 让社会得以一窥未来的样貌，开始思考和建立应对机制，而不是等到技术成熟后措手不及。这是一种负责任的、渐进式的技术引入方式

AI耗能困境并非无解之局。依托坚实的电力基础、系统性的战略布局和前瞻的技术融合，中国在探索一条绿色、安全、高效的AI发展之路。这不仅关乎当下的算力需求，更通过让能源与算力携手，驱动明日的数字世界。

具体而言，预训练分为四个渐进式阶段。第一阶段：训练 Transformer 主干网络，同时保持 ViT 冻结；第二阶段：Transformer 主干网络保持冻结，使用 MMU 数据微调 ViT 及其相关的对齐器模块 (aligner module) ；第三阶段：ViT 和 Transformer 使用更高分辨率（大于 512px）的图像进行联合训练，并且引入了图文交错数据，以增强多模态建模能力；在最后阶段，训练图像被进一步限制在一个高分辨率子集上，其中每张图像的短边至少为 1024 像素。用于 MMU 任务的图像也被限制在高分辨率子集上，以提升理解能力。 更多推荐：mrds17.fun每日大赛

来源：牛乃秀