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就我们所知，顾煜贤已经正式加入了 DeepSeek。顾煜贤还曾获得 2025 年度苹果博士奖学金以及蚂蚁 In-Tech 奖学金。个人主页显示，顾煜贤在清华大学交互式人工智能课题组（Conversational AI, CoAI）学习，师从黄民烈教授。
还在用 DragGAN、DragDiffusion 拖拽修图？点选拖拽容易变形、边界割裂、细节丢失的时代落幕了！ECCV 2026 ICRDrag 首创上下文区域拖拽模型，用掩码精准定位局部区域，移动、缩放、变形全都丝滑自然，兼顾精准度与画面真实感。
近日，上海AI Lab等团队提出了一种面向专业软件智能体的新范式——ComAct（COM-as-Action）。它的核心思想在于：不再把鼠标点击和键盘输入作为Agent的action，而是让Agent直接生成COM代码，通过软件底层对象模型操纵真实专业软件。
全球第一！中国AI语音ViiTorVoice首创「局部编辑」神技：配音错字告别重录，像改Word一样修语音。内附姆巴佩、哈兰德爆笑实测，快来见证！这个凭空出世的中国模型，将 Qwen3-TTS、CosyVoice3、Fish Audio 等一众主流巨头挑落马下，径直登顶综合排名第一！
LinStereo 对应地做了三件事：PALA 换掉 ConvGRU 解决传播问题，HSCV 保留多尺度特征，DPI 用单目深度给一个靠谱的起点。PALA 做的事情说起来很直观，就是把 ConvGRU 的局部更新换成全局注意力，让每个像素每次迭代都能看到整张图。难点在于 softmax attention 是 O (N²) 的，直接用在高分辨率视差图上跑不动。
刚刚，The Information爆出：Anthropic已启动自研AI芯片的早期工作，并与三星电子讨论潜在的代工合作。据知情人士称，考虑中的选项包括三星的2nm制程和先进封装。
今晚，我在旧金山 Howard Street 的 Inngest 总部，参加了一场叫做 {AI} in Production 的小型聚会。主办方是 Inngest，Cursor、Arcade、Vapi 联合参与。清一色是在一线真正跑 AI agent 的工程师和创始人，一群人坐在一起，讲他们把 AI 部署进生产环境之后遇到的真实问题。
华大智造子公司涌生智能×上海人工智能实验室，联合发布两项新成果：ProtoPilot：一款由真实实验室场景驱动的自进化多智能体系统；BioLab Bench：生命科学领域首个从用户需求到设备可执行的全流程Agent评测体系。
刚刚，纽约大学联合LeCun初创AMI带来JEPA系列的最新成果——AdaJEPA。与过去在预训练结束后就冻结参数的世界模型不同，AdaJEPA能够在与环境交互中，基于测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA），实时调整世界模型的编码器和预测器参数，从而实现持续学习。
具身智能正在进入数据 scaling 时代。Vision-Language-Action（VLA）模型让机器人可以从大规模示教数据（demonstrations）中学习更通用的操作策略。但对机器人 VLA 训练来说，数据并不总是越多越好：低质量数据可能会拖累模型性能，而每一条 demonstration 都意味着昂贵的人力采集、机器人运行，以及云端存储和训练成本。