ZP独家获悉，聚焦大模型合成数据领域的 AI 创业公司“数创弧光（DataArc）”已于近期连续完成种子轮及种子+轮融资，累计融资额达数千万元人民币，投后估值数亿元。两轮融资分别由英诺天使基金与东方富海领投，君科丹木、数字未来、启迪之星等一线财务投资机构，以及深智城、头部云厂商等产业资本共同参与。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
AI时代，真是啥都要快。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
在腾讯四年，朱庆旭曾将多种训练数据喂给具身模型，最终他得出结论：“基于遥操作数据训练的主流方案，有着原理性缺陷。”
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。
AI智能体正把医疗AI从「看片子」升级成会思考、能行动的「医生搭档」。研究人员发表的最新综述，用通俗语言拆解智能体如何读懂多模态数据、像专家一样规划决策，又能扮演医生、护士、健康管家等多重角色；同时提醒：越智能越危险，必须配套严格评估、隐私保护与伦理护栏，才敢让它走进真实诊疗。
最近风投机构对所谓"新实验室"有一系列投资动向。
具身智能的Scaling Law正蓄势待发。
