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医疗大模型的中国战局：谁在打，打到哪了
中国医药AI赛道已有三家公司上市，是大模型赛道唯一跑通商业化闭环的方向。介绍了各梯队企业情况，分析百川智能技术领先但商业化待证明，还对2026年医药AI赛道给出关键判断。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制！兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2，它提出UniWorld - R1框架，在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强，能提升其他基础模型性能，相关论文、代码和模型已开源。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
哪个大学生能拒绝帮你搞定 Office、编程、设计的全能搭子？
国务院印发意见明确智能应用普及目标，高校也展开AI教育。Agent技术成大学生“新工具箱”，文章介绍其概念、运行方式，还以扣子空间为例展示在学术和校园生活场景的应用，最后公布了相关活动信息。
1美元训出专属滤镜，AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题，经历多次尝试平衡速度与画质，还训练专属LoRA模型提升画质，但仍面临帧间一致性难题。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
登上 GitHub 日榜 TOP5，收获 1.2 万标星的自动剪辑视频开源工具。
video-use是browser-use团队开源的自动剪视频项目，登上GitHub日榜TOP5、获1.2万标星。它改变剪辑交互方式，让用户描述意图，有智能剪辑、调色等功能。技术亮点是双层读取系统，成本和效率更优。