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Thinking Machines Lab获20亿美元，没发布任何产品

前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的Thinking Machines Lab获20亿美元种子轮融资，对该保密公司估值达120亿美元。投资者众多，公司将在未来几个月推出含开源组件的首款产品，还会分享科研成果。

Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。

MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。

在 AGI Playground 2026 的 Founder Show 活动上，10 个创业团队展示项目，横跨 Agent 基础设施、Physical AI 等方向。如 Tap8 实时生成交互视频，EigenFlux 为 AI Agent 建网络，Aceii One 是 AI 网球机器人等。

腾讯AI Lab梁振文和宋林峰提出“解耦推理与证明”框架，解决当前大语言模型在自动化定理证明领域“思考”与“证明”能力失衡问题，成功解决5道IMO难题并开源成果。

四川美术学院汪泳教授团队发起“锦绣西南”项目，引入AIGC对古老织锦纹样创新演绎。该项目成果丰富，如科普网页、AR应用等，还获阿里云支持，探索非遗传承、传播与应用新路径。

Claude团队启动“AI精神病学”小组，年薪两百万元招人。小组研究模型角色、动机等，来解决其诡异、失控行为。Anthropic可解释性部门有相关研究成果，网友对“AI精神病学”看法不一但前景值得期待。

复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，能输出可解释分析文本，助力考古破译。

上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示，DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水，REST能拉开不同模型差距，还揭示评测方法局限。

复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。