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近期，新加坡AI公司WIZ.AI成功完成B轮融资，融资规模为数千万美元。本轮融资由日本三井住友银行（SMBC）旗下的SMBC Asia Rising Fund领投，泰国开泰银行（Kasikorn Bank）的创投部门Beacon Venture Capital，以及SMIC SG Holdings等机构参投。
加州大学河滨分校团队发现，AI组合推理表现不佳部分源于评测指标过于苛刻。他们提出新指标GroupMatch和Test-Time Matching算法，挖掘模型潜力，使GPT-4.1在Winoground测试中首次超越人类，0.2B参数的SigLIP-B16在MMVP-VLM基准测试上超越GPT-4.1并刷新最优结果。这表明模型的组合推理能力早已存在，只需合适方法在测试阶段解锁。
近日，诺贝尔奖得主、美国华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker）和团队再次将 AI 成果送上 Nature，他们开发出一种基于 AI 的蛋白质结构生成模型 RFdiffusion，能在指定病毒表面特定表位的情况下，辅助人类从头设计出能够与之结合的抗体结构。
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization)，显著优化了 pass@K（K=1 及 K>1）性能。同时，团队认为当前的用熵（Entropy）作为指标衡量多样性存在局限：熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2（c）所示，两个具有相同熵值的分布，一个可能包含多个峰值，而另一个则可能高度集中于一个峰值。
11月7日，Xsignal (奇异因子) 携手中欧国际工商学院（CEIBS）AI与营销创新实验室 联合举办“AI驱动营销新范式：GEO白皮书发布暨AI搜索时代的品牌竞争力”论坛，重磅发布行业首份《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图｜GEO白皮书｜2026》，定义AI时代品牌新标准、重塑营销底层逻辑！
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。
机器人使用灵巧手帮人类在工厂里拧螺丝，在家里切菜做饭的一天何时可以到来？为了实现这一愿景，旨在解决灵巧操作技能 sim-to-real 难题的 DexNDM 应运而生。
如今，一位软件工程师 Teja Kusireddy 用数据扯开了这场“繁荣”背后的部分真相。他对 200 家 AI 公司进行了逆向工程、反编译代码，并追踪 API 调用，发现许多号称“颠覆性创新”的公司，其核心功能仍依赖第三方服务，只是在外层多套了一层“创新”的壳。市场宣传与实际情况之间的差距令人震惊。
扩散大语言模型得到了突飞猛进的发展，早在 25 年 2 月 Inception Labs 推出 Mercury—— 第一个商业级扩散大型语言模型，同期人民大学发布第一个开源 8B 扩散大语言模型 LLaDA，5 月份 Gemini Diffusion 也接踵而至。