短訊
共 108 篇 · 第 4/5 頁
-
開源生態
昇騰 910C 集群完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練，制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻
深圳河套學院 AI 訓練平台項目團隊聯合哈爾濱工業大學（深圳）、深圳市大數據研究院與華為有關團隊，以華為昇騰 910C 晶片集群完成 DeepSeek-V4-Pro 全參數後訓練，模型規模 1.6 兆參數。這是全量訓練，不是推理部署或局部微調。
-
Agent與應用
Microsoft Agent Governance Toolkit 強制接管每個 tool call，prompt 安全 26.67% 失敗率催生 runtime 硬攔截
Microsoft 釋出 Agent Governance Toolkit，將 AI agent 安全管控從 prompt 層移至應用層：每個 tool call 與 agent 訊息在發出前先過政策引擎審查，預設拒絕任何出錯狀況。根據釋出資訊，純靠 prompt 要求 agent 守規矩的失敗率達 26.67%，To
-
Agent與應用
開源 Agent Swarm 上線：Opus 4.8 規劃、Deepseek 執行，agentic loop 成本砍十倍
一套開源 AI agent swarm 框架正式上線，核心設計是分層模型路由：強模型負責規劃、輕量模型負責執行。與全程使用 Opus 4.8 相比，成本降低十倍，速度提升兩倍，效果相當。
-
晶片算力
OpenAI 芯片二號員工 Clive Chan 量產前夕出走，ASIC 經驗直送 Anthropic
OpenAI 硬件組第二號員工 Clive Chan 本週宣布離職，隨即加入 Anthropic。時間節點耐人尋味：他主導的 OpenAI 與博通合作 10GW 定制 AI 加速器，據稱採台積電 3nm 工藝，正值量產視窗，Chan 曾於 2025 年 10 月透露該芯片將於九個月後量產，往後推算恰好是現在。
-
Agent與應用
騰訊混元聯手港中文與清華推出 PhoneHarness，手機 agent 評測從「預測畫面」升級為「驗證實效」
騰訊混元研究團隊聯合香港中文大學與清華大學，發布手機 agent 測試框架 PhoneHarness。這套框架的核心轉向：不再只問「預測下一個畫面對不對」，而是問「任務有沒有真的完成」。實測結果顯示 75% 通過率，比所有未採用 PhoneHarness 設定的方案高出 12.9 個百分點。
-
大廠戰略
CAPER++ 統一鉸接物體位姿感知框架，50 FPS 即時推論免後處理逼近可落地邊界
CAPER++ 提出一套統一框架，專攻機械臂、工具等鉸接物體的類別級位姿感知。框架在合成、半合成、真實世界三類基準上均超越現有方法，並在不依賴任何後處理的條件下達成 50 FPS 即時推論。
-
資本市場
千百度（1028.HK）控股 AI 資料商本原智數，以鞋履現金流押注大模型時代資料稀缺定價
千百度（1028.HK）於 6 月 5 日宣布，以收購股權並認購新股方式取得本原智數控股權益，納入合併報表，形成「鞋履＋AI 資料」雙主業。本原智數 2025 年收入約 1.562 億元、稅後淨利 1,110 萬元，2026 年前五個月收入持續強勁增長，在多數 AI 公司仍在燒錢的環境下，一家手持真實訂單且已盈利的上游
-
Agent與應用
dair_ai 與 rishi_desai2 用 ALE、SWE-Marathon 重設 agent 評測門檻，最難任務通過率僅 2.6%
衡量 agent「能不能用」的標準正在發生結構性轉移：從刷 SWE-bench 式的短切片高分，移向能否在真實職業情境下完成有經濟價值的長程工作。多組新評測在同期集中浮現，共同指向這個方向，而在最難一檔任務上，目前 agent 的平均全通過率僅 2.6%。
-
開源生態
Persona Atlas 不測「模型知道什麼」，十道哲學題 + Embedding 幾何，把思維風格量成可比較的距離
HuggingFace 黑客松作品 Persona Atlas 換了一個評估維度：不跑知識基準，而是用十道刻意無標準答案的哲學題，把不同「人格」的回答轉成 embedding，直接在向量空間比距離。核心命題是：與其測模型知道什麼，不如測「一個心智怎麼移動」。
-
晶片算力
Future-L1 放棄文字代理推理、改走潛在視覺空間，Qwen3-VL-8B 在 FutureBench 從 61.0 拉至 85.4
研究者提出 Future-L1，一個交錯潛在視覺推理框架，讓 MLLM 在自回歸解碼時於語言 token 與連續潛在視覺 span 之間交替，而非把所有中間推理步驟語言化。以 Qwen3-VL-8B 為基底，Future-L1 在 FutureBench 上將分數從 61.0 提升至 85.4，並在論文所報告的兩項影片
-
模型動態
智源 Brainμ 跨模態神經訊號 Zero-shot 分析登上 Science，AI 基礎模型進入科研因果驗證角色
2026 年 6 月 4 日，北京智源人工智能研究院與清華大學聯合研究成果發表於《Science》，首次以實驗數據證明睡眠中的記憶重激活會反向調控睡眠動態。對 AI 受眾而言，真正的看點在方法論：智源自研腦科學多模態基礎模型 Brainμ0 在整個研究中承擔了假設驗證與因果推斷的核心分析角色，而非單純輔助工具。
-
Agent與應用
Qwen 3.6 35B 翻案：實測揭示 KV Cache 壓縮才是 Agent 任務的隱性瓶頸
一位 LocalLLaMA 開發者在 Rivet 子圖除錯中卡關兩天、因 context overflow 反覆觸發量化降級後，改用 Qwen 3.6 35B IQ4NXL 搭配未壓縮 KV cache，問題幾乎一次解決。實測對比顯示：35B IQ4NXL（KV 未壓縮）表現超越原本日常主力 Qwen 27B Q5KX
-
研究前沿
LoomVideo 5B 對決 13B+ 主流框架，零開銷條件注入打破影片編輯序列翻倍死結
統一影片生成與編輯框架長期被一個計算瓶頸卡住：把來源影片 token 直接拼接進序列後，序列長度翻倍，self-attention 複雜度四倍暴增，讓實際部署成本高到難以接受。LoomVideo 提出一套 5B 參數的統一架構，對比主流做法慣用的 13B 以上參數規模，宣稱在不拉長序列的前提下同時處理影片生成與編輯任務
-
資本市場
文遠知行、小馬智行同日納入港股通，L4 自駕正式躋身主流資本盤
6 月 4 日，文遠知行與小馬智行同步宣布正式納入港股通，A 股帳戶即日起可直接買賣兩家 L4 自駕頭部企業股票。這條通道背後是規模可觀的持續性資金來源：2025 年全年南向資金淨流入約 1.4 萬億港元，同比增長 73.9%，佔港股通標的日均成交額逾 30%，遠非單次融資可比。
-
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。
-
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
-
研究前沿
智在无界 Being-H-Flash 月費 150 元落地端側，隐式路線把世界模型成本打到英伟达 Cosmos 的 2%
智在无界發布隐式世界模型產品 Being-H-Flash，在單台機器人每日掃碼千件的流水線場景中，月算力成本僅需 150 元，相當於一張 GPT Plus 訂閱費，是英伟达 Cosmos 方案的 2%、比 VLA 架構的 Pi0.5 便宜 70%。更關鍵的是，它能在類似 Orin NX 的百 TOPS 級端側芯片上以接
-
Agent與應用
GitLab 營收漲 23% 仍砍 14% 員工，CEO「agentic era」轉型被市場一日打臉
GitLab 在 Q1 財報超預期的當天同步宣布裁員約 350 人（佔全員近 14%），並退出 22 個國家及地區。本季營收 2.642 億美元、年增 23%，超出分析師預期的 2.54 億；財報發布後盤後股價一度漲 7%，但次日開盤消化裁員消息後，漲幅全數回吐。
-
Agent與應用
Gemini Spark 把旅程規劃 agent 推入消費日常，也把授權風險推上討論桌
The Verge 刊出一篇 Gemini Spark 的主觀實測，測試場景鎖定旅程安排（trip planning）；記者以「最驚艷也最恐怖的 AI 體驗」為標題總結感受，罕見地在同一評語中並陳能力肯定與風險示警。需注意：這是單一媒體的個人實測，brief 僅含標題，產品細節無從外推。
-
模型動態
ZipSplat 重構 Gaussian 分配邏輯：預算從像素網格解綁，跟著場景複雜度走
主流 feed-forward 3DGS 每個輸入像素對應一個 Gaussian，把表徵預算釘在相機解析度上，白牆和高紋理物件分到一樣多 Gaussian，幾何需求嚴重錯配。ZipSplat 以 token-based 架構打破慣例：多視角骨幹提取密集視覺 token，k-means 在推理時壓縮為緊湊 scene t
-
資本市場
戴盟機器人亿元 A 輪逆勢押觸覺，阿里通義多模態大牛原玮浩出任首席 AI 科學家
具身智能賽道幾乎清一色押向視覺與 VLA，戴盟機器人（Daimon Robotics）宣布完成亿元 A 輪融資，由汇川產投與中國電信聯合投資。資金將集中投入物理世界模型研發、含物理交互信息的超大規模數據集，以及真實場景的數據飛輪與商業閉環。
-
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
-
研究前沿
NUS 余浩泳 ICRA 2026 直指：外骨骼遲遲沒普及，問題出在研究者自己手上
新加坡國立大學教授余浩泳在 ICRA 2026 醫療機器人 keynote 拋出反直覺命題：外骨骼需求明確（老齡勞動力、工傷防護、建築與物流的肌骨損傷全是剛需）但普及率低迷的根源不是市場沒準備好，而是研究者把設備做得太重、穿戴太麻煩、控制太複雜、成本太高。
-
模型動態
VSTAT 基準測試揭穿影片理解幻覺，SOTA 模型僅略勝矇答基線
一份新基準讓多模態大語言模型（MLLM）的影片理解成績大幅縮水。VSTAT 以 834 段影片配上 1500 道刻意設計的問題，這些題目單憑任何一幀或短片段都無法作答，必須跨整段影片持續追蹤實體與狀態演變。測試結果：現有 SOTA 模型得分遠低於人類，且僅略高於不看影片、只靠統計分布猜答案的「答案先驗」基線。