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硬氪获悉，具身智能企业穹彻智能（Noematrix）近日完成新一轮数亿元融资，本轮融资由无锡数据集团领投，投资方包括上海交通大学AI未来基金（创业基金）、上海创之智科技有限公司（上海创智学院全资子公司）、一村资本等。
从原始视频出发，无需人工介入，自动生成 3D 重建、深度、2D mask、3D 框、实例描述、3D grounding 和空间问答。Holi-Spatial 试图把「空间智能」的数据生产，推进到自动化、可扩展的新阶段。
北大彭宇新团队提出「美学照片重构」新任务，从摄影教学视频中自动构建数据集AesRecon，并开发两阶段模型AesFormer，通过优化构图、视角与人物姿态，提升照片的美感与艺术表现力。
就在前两天，斯坦福大学等机构发布了一个名为 GPIC（Giant Permissive Image Corpus，巨型开放图像语料库）的数据集。
我去搜了下 MiniCPM5-1B 的数据，发现面壁智能刚刚把背后的核心数据集给开源了。一共是两份 L3 级数据集：Ultra-FineWeb-L3 ：600B tokens，中英文都有，是目前最大的中文开源合成预训练数据集。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
普林斯顿大学助理教授刘壮，在学术圈是一个颇为特殊的存在——他的每一篇论文几乎都在质疑某个“理所当然”的假设。架构真的重要吗？数据集真的足够多样吗？归一化层是必需的吗？大语言模型有世界模型吗？AI智能体能替代博士生吗？
4 月 15 日，戴盟机器人联合Google DeepMind、中国移动、新加坡国立大学、香港科技大学、上海交通大学、日本东北大学等海内外数十家顶尖学术机构与知名企业，发布了全球最大规模含触觉全模态物理世界数据集Daimon-Infinity。
超声领域也有大模型了！