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NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
Astra 的 Computer Use 能力是如何实现的？
本文编译自Browserbase增长工程师Kyle Jeong的个人博客，对比了纯视觉路线Computer Use模型的缺陷，详细拆解Astra模型利用无障碍树结合Codex Harness实现能力的架构、训练方法，分析其优劣与行业价值。
Arc研究所造出能“举一反三”的虚拟细胞模型，破解跨细胞预测难题
生物学和药物研发中，因细胞组合庞大，难以全实验验证，且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval，STATE 预测效果优，但也存在短板。
让 AI Scientist 真正“做出材料”， 鼎犀智创完成数亿元 Pre-A 轮融资
AI新材料研发公司鼎犀智创完成数亿元Pre - A轮融资，资金用于模型及技术研发等。该公司技术路线独特，案例显示能大幅缩短研发周期，还将中试放大纳入体系，推动材料研发走向平台化。
企业级Agent落地有了样板间！百融硅基员工批量上岗，“按结果”领工资
百融智能中报显示，受外部因素影响公司总收入波动，但AICC业务同比增长52%。其已在金融场景打磨能力并向多行业复制，采用RaaS按结果收费模式，还提出“技术重构型AI Roll - up”概念。
两种小金属卡了AI脖子，中国供应链占主导
在AI数据中心扩产潮中，IEEE点出铒和钇两个此前少被关注的小金属，它们分别用于数据中心长距离光通信网络和供电燃气轮机。我国占这两种小金属近100%产量，且分离加工能力强。
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
“大脑在硅谷，身体全靠中国！”机器人泰斗揭秘真相：后空翻只是杂耍，端起咖啡才是真AI
在最新一期播客中，机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话，触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调，机器人技术尚处底层搭建期，需重视先验知识、软硬件结合，跨越鲁棒性门槛。
都在问世界模型怎么落地，PixVerse把答案做成了「好玩」
互动式娱乐市场正在爆发，PixVerse推出实时视频世界模型R2版本。该版本让用户真正和世界交互，解决实时视频世界模型持续scaling问题，从内测case来看玩法丰富，其底层技术也有大幅改进。
将 Pod 作为 worker 而非智能体：在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中，Lin Sun介绍kagent项目工作，认为Pod可能是智能体执行单元，却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊，还提及新部署模式影响。