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CMAP团队发表于TPAMI 2026的工作提出基于一致性模型的对抗净化方法，将传统像素空间去噪转化为隐空间流形优化，使对抗样本映射回干净数据流形，在多种攻击类型与自适应攻击条件下均有效提升深度神经网络的鲁棒性。
由最早看好Kimi的前红杉投资人张尧创立的Converge AI，同时推出Enter Pro、Framia Pro、Concat Pro、Combos Fun和AnyCap等多款覆盖开发、创作、营销、游戏和Agent基础设施方向的AI产品，并通过Converge Work将其接入统一上下文。
今天一大早，AI圈被这个消息刷屏了。外媒曝出猛料：Anthropic成功挖角前谷歌高管、大名鼎鼎的「TPU之父」Amir Salek！看来，Anthropic要自己造芯片了。此前，Anthropic就从OpenAI那里挖来了自研芯片骨干。
给AI一句“生成一款坦克大战游戏”，代码很快跑了起来。
多模态基础模型可以通过互联网规模的图像与语言学习「看」和「说」，但具身智能没有同样的捷径。机器人必须进一步理解物理状态与动力学，判断动作如何改变环境，并在真实世界中执行连续行为；这要求训练数据同时连接观察、状态、动作与物理后果。
硬氪获悉，Physical AI平台公司「昆腾动力（Quantum Dynamics）」近日完成超亿元种子轮融资，本轮由云启资本、商汤国香资本联合投资。资金将主要用于Physical AI核心技术研发、人才梯队建设及全球化市场拓展，加速其面向物理世界的智能系统从底层模型到场景化落地的全链路构建。多维资本参与项目孵化与团队组建。
看一张眼底照片，就能判断一个孩子有没有自闭症或多动症风险——这个听起来像科幻的想法，2026 年被一名 17 岁的美国高中生做成了 AI 工具。这款叫 RetinaMind 的模型靠分析视网膜图像给出判断，准确率约 89%，在全美最古老的中学生科学竞赛"Regeneron 科学人才竞赛"上拿了第二名和 17.5 万美元奖金。
这个 JavaScript 运行时原本拥有 535,496 行 Zig 代码，不包括注释；同时，约 20% 的代码由 C++ 编写，并嵌入了多个 C/C++ 库。此次借助 AI 重写为 Rust，整个过程涉及超过 100 万行代码变更、6778 次提交，并在 Claude Code 中运行了大约 50 个动态工作流（dynamic workflows）。
VLA 大模型看似强大，却被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米，操作成功率就能暴跌一半。招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，首次在真实机器人系统上证明：让相机动起来采集数据，就能以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈，且效果普适于多种主流架构。被一个致命弱点扼住喉咙——相机稍微挪动几毫米，操作成功率就能暴跌一半。
以 LeWorldModel（LeWM）为例，它在规划时有一个重要瓶颈：每评估一条候选动作序列，模型都要一步步自回归 rollout。也就是说，LeWM 先预测下一步 latent，再把预测出的 latent 输入 dynamics model，继续预测下一步：