学而思网校的学习大环境其实是相当好的。同样的，学习氛围也不错。以前我们家的孩子就是在这里补的数学，总体来讲学习效果非常好。上课之前，老师会精心备课，做好课前的预习准备。上课的时候，老师则会积极地和学生进行互动。课后还会总结出本节课的知识点，方便孩子们理解和记忆
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今日午间，小米集团总裁卢伟冰通过社交平台发布视频，系统阐述小米对家电行业的战略思考与未来规划。针对此前美的集团董事长方洪波“小米是否计划挤下传统家电巨头”的业内热议，卢伟冰首度公开回应，并分享了小米与行业领军企业的交流成果。 卢伟冰透露，去年他曾带领团队先后赴广东佛山拜访美的集团董事长方洪波，并前往青岛与海尔集团董事局主席周云杰展开
随着城市化进程加速和私家车数量激增，通勤体验成为一大挑战。微美全息公司推出基于区块链多任务学习的车联网优化技术框架，通过区块链保障数据安全与隐私，利用多任务学习算法分析车辆轨迹、交通流量等数据，精准预测用户出行需求并提供最优路线规划。该技术能有效缓解交通拥堵，提升通勤效率，同时为城市交通管理提供智能决策支持，推动交通系统向智能化、高效化方向发展。
真正能支撑AI学习机「因材施教」的，不只是模型，而是基于模型的一套组合拳。而这些，正是讯飞用了20多年打下的底子。 设好闹钟，手指悬空待命，购物节一开场——啪!2秒下单，朋友稳稳拿下一台AI讯飞学习机，比抢孙燕姿鸟巢演唱会的内场票果断多了，那票明明比学习机便宜一大截。 为何如此「杀伐果决」?因为她已经试过那些「无所不能的 AI 」，真让它来辅导孩子
今日，宇树科技创始人王兴兴发文致高考考生，谈到了如何投身具身智能行业，并给即将进入大学的同学一些高考志愿及人生规划方面的建议。 王兴兴在长文中谈到了如何成为顶尖人才。 他认为，如果想成为最顶尖的人才一定要超脱课本，主动持续学习，学习当下最前沿的科技领域，持续关注顶级学术会议最新论文等。 同时还要积极参与最具探索性的开源项目并尝试复现�
昨晚的直播中，雷军再次深情回顾了小米YU7开启大订后自己的内心感受，直言“我其实是愣住了”。当“3分钟20万订单”这一惊人数据摆在眼前，不仅让雷军本人感到意外，更足以震撼全球汽车产业。要知道，创造这一辉煌成绩的小米，进入汽车行业仅仅一年零三个月，这无疑创造了中国汽车工业的奇迹。
6月18日，中公教育推出首款AI智能硬件产品"中公AI就业学习机"。该产品配备四大求职功能：AI就业资讯推送、AI智能选岗、AI简历优化及AI小鹿导师，结合AI人岗精准匹配功能，每日接入1000+条就业信息，覆盖公职类单位、国央企等。产品基于中公云信大模型及DeepSeek大模型，实时推送可报考岗位并预测匹配度。其中AI人岗匹配功能可分析用户简历，从百万学员上岸案例大数据中推荐合适岗位；AI小鹿导师提供职业测评、选岗规划等一对一服务。学习机还整合了AI智能规划、AI申论批改等学习工具，如升级后的AI申论批改功能仅需10秒即可提供针对性建议。产品推出三个版本，通过差异化服务强化就业帮扶，重塑行业标准。
月之暗面（Moonshot AI）正式推出其首款Agent产品Kimi-Researcher（深度研究），并已启动小范围灰度测试。 该产品基于端到端自主强化学习（end-to-end agentic RL）技术打造，在HLE测试中表现优异，性能超越Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro及OpenAI Deep Research，并与Gemini-Pro的Deep Research Agent持平。 Kimi-Researcher 是一款高度自主的智能研究助手，能够独立规划任务流程并交付完整结果。与其他Agent不�
社交平台Soul App针对"假人设"现象推出治理措施，通过"瞬间假人设风险提醒"功能识别虚假账号，准确率超95%。该功能可识别盗用他人照片、伪造身份信息等行为，已发送提醒超57万次。平台还升级图片识别模型，实现全网图片比对，并建立专项小组监控文字、语音等内容中的矛盾点。数据显示，虚假人设背后常隐藏诈骗风险，Soul将持续净化网络环境，打造安全可
七部门联合发布《终端设备直连卫星服务管理规定》，将于2025年6月1日起施行，重点推动卫星通信与地面移动通信融合发展，鼓励为信号盲区提供网络接入服务。星思作为中国通信芯片领域新锐企业，凭借"空天地一体化"基带芯片方案实现多项技术突破，其自主研发的Everthink系列芯片功耗降低30%，体积缩小至传统方案的1/5。2024年底，星思CS7620芯片完成首次高清视频通话测试，实现超100Mbps卫星通信能力，标志中国企业在卫星基带芯片领域已达国际领先水平。目前产品已应用于低轨宽带卫星互联网星座测试，并与多家手机厂商展开合作。未来星思将持续加大研发，为6G空天地一体化通信网络提供核心技术支撑。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型，通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题，并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异，同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度，还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
