AI蛋白设计进入新阶段！最近，字节跳动Seed团队多模态生物分子结构大模型（Protenix）项目组提出了一种可扩展的蛋白设计方法，叫做PXDesign。在实际测试中，PXDesign展现出极高的效率，24小时内即可生成数百个高质量的候选蛋白，生成效率较业界主流方法提升约10倍，并在多个靶点上实现了20%–73%的湿实验成功率，达到了当前领域的领先水平。
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
最近，千寻智能的研究人员注意到，基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象，并在论文《Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?》中对此进行了深入探讨。
我想聊个反向操作：咱们普通人，如何用有限的资源，轻松驯服一个 AI 模型，让它变成我们专属的垂直领域小能手？主角，就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B，它不仅全面领先同规格模型，甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
最新案例显示，由三位前OpenAI 员工于五月创立的 Applied Compute 公司，在完成上一轮估值 1 亿美元的融资仅三个月后，正以 5 亿美元估值洽谈新一轮融资。
结合RLHF+RLVR，8B小模型就能超越GPT-4o、媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦新作来了。他们提出了一个结合RLHF和RLVR优点的方法，RLMT（Reinforcement Learning with Model-rewarded Thinking，基于模型奖励思维的强化学习）。
去年九月，中国香港动画公司 ManyMany Creations Limited 的几位年轻主创立下了一个几乎「逆天」的目标—— 拍一部真正的剧情短片，至少十五分钟长，而且每个镜头都必须由 AI 生成。
Lessie 的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
我一个 AI 圈的，为啥会关注到电影圈呢？倒不是因为我爱看电影，而是因为电影节的放映单元，突然冒出来了我们圈子里几个“老熟人”：Seedream（图像创作模型）、Seedance（视频生成模型）、即梦 AI。
本论文第一作者张勇为北京理工大学医学技术学院计算机技术专业硕士生，主要研究方向为联邦学习，多专家大模型，多任务学习和并行代理。通讯作者是深圳北理莫斯科大学人工智能研究院梁锋博士和胡希平教授。梁锋博士毕
