就在刚刚，成立恰满一个月的阿里ATH（Alibaba Token Hub）事业群，发布全球首个主动式实时交互的世界模型产品。名也挺有趣的，叫HappyOyster（快乐生蚝）。HappyOyster搭载原生多模态架构，背后是支持多模态输入与音视频联合生成的流式生成世界模型，核心主打漫游（Wander）、导演（Direct）、创造（Create）、分享（Share）。
Claude Opus 4.7，如期而至！比起上手实操，更重磅的是，Claude Opus 4.7「系统级提示词」今天被泄露了！GitHub上放出的内容详尽到，一眼都划不到头。
现象级AI视频技术、字节Seedance 2.0在arXiv发论文了。晒了26页的Benchmark，和贡献者名单。170位团队成员全公开，署名和尊重都拉满了，不过嘛这就不怕……嘛？
今天凌晨，Physical Intelligence发布了全新的VLA模型π0.7，狠狠敲了世界模型一记闷棍。π0.7第一次在机器人领域证明了Compositional Generalization（组合泛化），且VLA。
千呼万唤！终于……龙虾的风也是吹到了AI4S。我最近新挖到的科研神器——紫东太初ScienceClaw。第一次注意到它，还是因为它的“国家队”背景——紫东太初，由中国科学院自动化研究所孵化。
太震撼了！这张图片，不是诞生在地面的机房里，而是来自数百公里之外的太空。它是被一颗卫星「算」出来的。原来，人类的计算能力，真的开始往天上长了。
你的电脑长出了第二个光标了！OpenAI重磅更新Codex，AI能在后台自己开模拟器、修Bug，完全不耽误你前台工作。一代「赛博牛马」正式觉醒。
Claude 4.7才刚发布就遭全网吐槽：太拉跨了！价格贵了50%，却更懒更爱撒谎，做计算密集型任务时充满了不易察觉的危险幻觉。老用户集体崩溃了：快还我4.6！
今日，群核科技（00068.HK）正式挂牌上市，报20.70港元，较发行价上涨171.65%。群核科技董事长黄晓煌在致辞中提到：
香港城市大学朱宗龙、曾晓成团队给出了终极终结方案。他们首创了一套AI驱动的自动化闭环研发平台。从2万个分子的“大海捞针”，到自动化机械臂精准制备，再到AI实时反馈调整，全程无需人类插手。
独家获悉， 亲密交互人形机器人公司Somnia Lab已完成近千万美元天使轮融资，并计划于近期启动 Pre-A 轮融资。长期来看，Somnia Lab的目标并不只是打造一款人形机器人，而是推动人类文明进入人与机器协作、共生、共存的新阶段
到2026年4月，王铭已迅速完成了两轮融资。首轮由云时资本领投，第二轮华控资本领投、云时资本跟投，两轮融资总计近亿元。与此同时，第一款产品Moras 三月已在TikTok美区启动第一批测试。
就在今天，OpenAI正式宣布推出GPT-Rosalind，一款专为生物学和药物研发打造的垂直领域推理模型！它旨在加速从基础生物学、药物发现到转化医学的整个研究流程，解决新药研发周期长、流程复杂等核心痛点。
具身智能领域论文被引次数最高的华人学者，带着十七年海外积淀，回来了。
刚刚，Anthropic 发布 Claude Opus 4.7，已经在 Claude 的所有产品、API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundry 上全面可用。模型 id claude-opus-4-7
3B激活参数，视觉能力直逼Claude Sonnet 4.5。
2026 年初这几个月，随着 OpenClaw 的爆火，AI 领域也正式步入了 Harness 时代。在这股浪潮中，MiniMax 凭借其敏锐的技术嗅觉，成为了这场变革中的一大核心焦点。
具身智能的Scaling Law停滞了吗？
Gemini 终于推出桌面客户端了！除了能做网页端的一切，它的杀手锏是能捕捉屏幕上所有窗口，突破浏览器限制，把一切都装进模型上下文，帮你解读一切。
养虾已经成为我们团队的日常了，几乎人手都有一只🦞要养，不仅能实时抓取全网前沿 AI 资讯速递，还能干一些搬砖杂活。
「人红是非多」，Hermes Agent 最近真的火了，一边是 GitHub 积累了超过 8 万星，增长趋势完全是直线上升。
视频世界模型跑久了容易“散架”——要么人不动了，要么场景崩了。
最近Hermes agent被讨论得沸沸扬扬的，今天，我们来深度拆解下它是怎么做Skills 闭环系统的。
很多人以为，给Agent装上更多Skill，它就会变得更强。
Agent 的持续学习和自我进化是最近行业内的讨论热点。
大模型写代码这件事，越来越像「既能写片段，又离真实工程差一截」。
本文是北京大学彭宇新教授团队在视觉定位方向的最新研究成果，相关论文已被顶级国际期刊 IEEE TPAMI 接收。为视觉定位模型赋予「自知之明」能力 —— 通过自监督的关联校正与验证模块，在训练过程中动态识别、衰减并纠正错误的监督信号。大量实验证明，让模型学会「自我纠错」，是突破弱监督视觉定位瓶颈的有效途径。
AI模型只看了一串纯数字序列，就能继承另一个模型的危险偏好，即使删掉敏感词没有用，合成数据时代最隐蔽的安全裂缝，被撕开了。
最近沉迷 VibeCoding 哎嘿，做了非常多有意思的小工具，工具太多也还没来得及整理，等有时间再分享下。
有这样一种 “模型玄学”：明明是同一个 Prompt，仅仅换一种说法，模型的回答可能就天差地别。
