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AI 巨头相继入局，脑机接口极速升温。格式塔科技获 1.5 亿元破国内纪录融资！借助 AI 解码，无创超声波脑机正告别实验室科幻，率先落地慢性疼痛与医疗康复，让前沿硬科技真正造福普通人的日常生活。
最近，有网友发现了一个很有意思的 bug：MiniMax 的模型似乎不认识「马嘉祺」这三个字。
终结Transformer的架构即将诞生！奥特曼最新访谈豪言，下一代AI架构彻底颠覆Transformer，LSTM的命运或将再次上演。
过去一周全网都在养那只红色卡通龙虾 OpenClaw。作为能够自己动手干活的 AI 智能体，有人花几千块请它回家，几天后账号被盗、文件被删，又花几百块请人卸载。从排队安装到扎堆卸载只隔了一周。
前段时间，龙虾（OpenClaw）火的得过分，担心大家跑偏。
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，轻松完成复杂变形，效果远超传统方法。
自回归视频生成越往后越崩的问题有救了！
腾讯最近在AI Agent领域的一波操作堪称“凭亿近人”的典型案例：先被OpenClaw（俗称“龙虾”）创始人Peter Steinberger公开指责“抄袭”，几天后直接砸钱成为官方赞助商，剧情反转之快让人直呼“爱看救赎弧线”。
《读佳》获悉，阿里巴巴正开发最新AI产品“秒悟Meoo”，官方介绍指出：秒悟 Meoo 是一款革命性的云端 AI 开发工具。它就像一个“会编程、懂设计、自部署的全能 AI 伙伴”。秒悟Meoo生成的项目支持可视化页面编辑和多人在线协作编辑两项高级功能。
先迈出一步再说
不知道有没有人和我一样啊，最近养🦞，养得心好累……
太燃了！老黄GTC再次掏出核弹，新一代Vera Rubin炸场，七颗芯片首次合体，推理性能狂飙35倍。最重磅的是，英伟达版「龙虾」NemoClaw终于现身。
上周，我和一位在北京某大厂做工程师的朋友吃了顿饭，饭桌上他震惊了我 3 次。
周末刚过，Meta 的 1.6 万名员工可能需要重新找工作了。
前Anthropic 研究人员正为一家新创公司洽谈以 10 亿美元估值融资 1.75 亿美元。据知情人士透露，该公司旨在为生物学和材料科学等科研领域开展人工智能驱动的研发工作。
我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
所以今天我就去闲鱼上找了找，看看有没有更便宜一点、能继续顶上来的方案，最后顺手买了一个 9.9 元的 bussiness 拼车。买完之后，我就顺手把它折腾了一下，最终成功接到了 Claude Code 里面。
终于，“养虾人”们也有自己的专属模型了。
随着龙虾OpenClaw热潮持续，复杂的云端部署已经无法满足用户的需求，尤其是最近两周，涌现出了大量在原OpenClaw基础上定制的新产品，其中很多已经实现了应用化，用户只需要点击下载注册应用就能够体验OpenClaw的部分功能。
这是自我实现的过程，这是 “无限游戏”。
AI竞赛，已经踩下油门，开始全力冲刺！2026下半年，三巨头OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic将甩开所有人，递归自我改进的引擎已点火。接下来六个月，人类文明或将永久改写。
随着生成式人工智能在医疗领域的加速渗透，越来越多的病历、影像报告及各类临床文本正逐步纳入 AI 参与生成的范畴。这一旨在提升医疗效率的技术革新背后，潜藏着威胁诊断安全性的深层隐患。
当AI的生成能力逐渐成为标配时，设计AI的竞争核心已不再是谁更会出图，而是谁能真正接管设计师从创意沟通到商业落地的完整工作流，将设计、协同与产业生态整合成一个无缝的系统。这预示着一场范式转移，而最近发布的暗壳AI Agent2.0，或将成为万亿人居产业的生态破局者。
最近几年，大模型赛道好不热闹。
七天时间，从神坛到凡间，从泡沫到实用。
朋友们，你们是不是也这样： 遇到问题，打开ChatGPT，噼里啪啦打一堆提示词，它给你生成一段代码、一个方案，然后呢？
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
吉林大学&微软亚洲研究院等团队提出MindPower框架，让机器人像人一样理解他人想法并主动帮忙，构建了首个以机器人为中心的心智推理评测体系，通过六层推理链条，让AI不仅看懂场景，更能推断意图、做出决策、执行动作，显著提升助人能力。
当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
老黄：科技公司的算力焦虑，有 1 万亿刀那么大。北京时间今天凌晨两点，英伟达 GTC 大会在加州圣何塞正式召开，这回的 Keynote 注定要被各大公司 CEO 不断引用了。
