Nvidia
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資本市場
Nvidia 既投資又採購：CoreWeave 暴露的 AI 算力循環結構
CoreWeave 三月上市，股價漲逾 150%，創辦人和機構股東卻忙著出貨。撐起這個成長故事的收入，有多少靠相互採購堆出來，才是值得追問的問題。
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綜合
算力荒逼出新供應鏈：連火箭公司都賣機櫃了
Google 向 SpaceX 採購算力，這筆交易的真正訊號是：超大廠的需求已溢出傳統資料中心，開始向非典型供給端找電力與機架。這對 Nvidia 看起來仍是利多，不管誰來提供基礎設施，GPU 還是要買。當「誰有算力」比「誰模型強」更卡脖子，連火箭公司都成了算力供應商。
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Agent與應用
OpenEnv：開源 AI Agent 訓練缺的那層基建
當前 AI agent 訓練的競爭，正從單純的模型能力比拼，移向 harness 與模型的協同優化。Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 這類 agent harness 持續進步，背後的關鍵之一是：前沿實驗室的模型與自家 harness 一起訓練，GPT-5.5 和 Opus 4.8 都
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研究前沿
教原理還是示範行為？Anthropic SDF 的對齊實驗與自駕車驗證方法的交集
Anthropic 近期公開了一項訓練實驗的細節，結論有些反直覺：要讓大型語言模型在對齊上表現更好，示範「正確行為」的效果，遠不如教它「為什麼這樣做是對的」。這套做法被稱為 SDF，具體操作是把憲法文件與虛構故事混入預訓練的 next-token 預測任務，不靠強化學習（RL）塑形行為。結果顯示對齊偏差降低超過 3 倍
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資本市場
點雲押注：FP3 的 3D 賭注，與中國具身基座白熱化
機器人基座模型大多吃的是 2D 圖像，這本身是一個先天妥協。現實空間是三維的，圖像壓縮掉深度資訊，模型靠統計猜物件位置。ICRA 2026 最佳論文提名的 FP3，賭的就是這條縫：用點雲取代圖像，直接輸入 3D 幾何。
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開源生態
異質性是產品：四間實驗室的小模型議會，工程教訓全在 serving 層
v1 的 Thousand Token Wood 是個沙盒：五隻森林動物共用一個微調過的 0.5B 模型，交易、囤貨、在衝擊下崩盤，你是觀眾，負責調參、觀看泡沫生成。它驗證了多 agent 經濟體的可行性，但本質上是個展示品。
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研究前沿
幾何重建連霸、資料牆被捅破、遊戲成基座：讀懂 CVPR 2026 三條主線
CVPR 2026 在丹佛落幕，74 篇入圍、5 篇獲獎。略過花名冊，三條主線值得做研究和建產品的人記好。
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Agent與應用
NVIDIA Nemotron 3 Ultra：開放權重新座標，與一場低精度預訓練的規模跳躍
開源模型與閉源前沿的差距，一直是做 agent 系統的團隊繞不開的成本題。NVIDIA 這次發布 Nemotron 3 Ultra，給這道題打進了一個新的刻度。
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研究前沿
小鵬 CVPR 拒答路線之爭：VLA 與世界模型雙軌協同，Tesla、Waymo、英偉達同台聆聽
CVPR 2026 首屆具身智能基座模型部署研討會上，特斯拉、Waymo、英偉達等物理 AI 第一梯隊悉數到場。受邀登台的唯一中國企業是小鵬。小鵬通用智能中心負責人劉先明被問及「走 VLA 路線還是世界模型路線」，給出第三個答案：小鵬物理世界基座模型既是第二代 VLA、也是世界模型，二者用不同訓練訊號協同進化。
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晶片算力
面壁智能「開源周」五天攤開端側完整技術棧，DeepSeek 後罕見的系統性亮牌
5 月 25 日至 29 日，面壁智能聯合 OpenBMB 開源社區以每日一項的節奏，集中發布五個技術成果：1.58-bit 量化訓練模型 BitCPM-CANN、AI 撰寫的訓練框架 ForgeTrain、核心數據集 UltraData、端側小模型 MiniCPM5-1B，以及智能體操作系統 PilotDeck。五者
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研究前沿
跨维智能奪下 WorldArena Track 2 全球第一，世界模型的勝負標準從畫面真實轉向數據可執行性
WorldArena 5 月 25 日截止的最新榜單顯示，跨维智能的世界模型 DSCFuncWorld 拿下 Track 2（Data Engine）全球第一，比分顯著領先第二名，並超越 WoW、BLM 等國際旗艦模型。值得注意的是，跨维智能拿下的不是視覺逼真度賽道，而是以機器人實際作業任務成功率為核心評判標準的 Tr
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開源生態
操作是APP，運動才是OS：全行業搞錯了優先級
具身智能賽道的共識快成路徑依賴：疊衣服、端咖啡、鎖螺絲，操作任務結果直觀，數據需求自然向上半身集中。橋介數物創辦人尚陽星在深度訪談中給出反向判斷，全身運動數據的重要性，被整個行業嚴重低估了。
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Agent與應用
開源 Agentic Coding 的差距正在收斂，M3 的真正訊號不是跑分
MiniMax M3 最值得認真看的，不是 SWE-Bench Pro 的 59%，雖然這個數字超過 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro、接近 Opus 4.7 確實夠硬。真正的訊號是：它是國內第一個把長上下文、多模態、Coding 三件事同時做到的開源模型。缺少任何一條，agentic 任務就會在中途卡
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研究前沿
xAI Ethan He：影片模型的智能源自 LLM，下一個 Sora 是影片 Agent
前 NVIDIA Cosmos 世界模型主導工程師 Ethan He 加入 xAI 後，率小型團隊在三個月內從零建出 Grok Imagine，並在 Latent Space podcast 拋出反直覺核心論點：影片模型的「智能」主要來自 LLM，不是來自看更多影片訓練資料。這個判斷直接改寫了影片生成的下一步路線圖。