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从「偶然发现」走向「必然创造」：AI如何重塑生物制造全链路？
2026年1月9日“第四届合成生物学及生物制造大会”上，深圳瑞德林李加忠指出AI4S驱动合成生物学变革，从“经验驱动”变为“数据与逻辑驱动”，并分享瑞德林通过AI4S重塑生物制造全链路的实践。
好玩！AI模仿人类‘空像错觉’，开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架，模仿人类‘空想性错觉’，将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程，结合多种技术生成画面，但也继承了基础模型的一些局限性。
让AI接管我家：钢铁侠有的，我也能有
作者邓天卓分享用AI重建家庭数字生活的经历。从迁移20年数据，到让AI控制家电、汽车，还能排查电脑木马、整理照片等。虽AI有不足，但技术已能把科幻变成日常，家庭AI工作站可慢慢搭建。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
Qwen新开源，把AI生图里的文字SOTA拉爆了
通义模型家族新开源图像生成模型Qwen - Image，是通义千问系列首个图像生成基础模型。实测其对提示词理解到位，文字渲染高保真。它具备复杂文本渲染、一致性图像编辑能力，在多基准测试达SOTA。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。
英伟达周末双炸！CUDA二十年最大更新，顺手屠榜AGI比赛
本周末英伟达有两大动作。一是推出CUDA 13.1，这是CUDA平台诞生二十年来最大更新，引入CUDA Tile编程模型等。二是在Kaggle ARC Prize 2025竞赛中，团队用4B小模型变体夺冠，靠合成数据等策略。