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与Generalist顶峰相见，30天狂吸30亿，千寻智能做对了什么？

2026年4月7日，千寻智能完成新一轮10亿融资，30天内累计融资30亿，由雷军、马云旗下资本领投。其开源具身模型Spirit v1.5展现泛化能力，技术路径获认可。千寻构建多源数据引擎，还通过现实场景数据反哺模型。

本文是对极映科技创始人高鑫的独家专访。极映源于高鑫早年体验，团队具深厚经验。其模型回归底层定律，响应快。投资人看好，专家认为能解决痛点。高鑫谈技术、前景、商业化等，称有望引领物理仿真变革。

随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。

南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准，涵盖11项核心任务、2200个样本，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型，提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。

文章从工程师视角剖析现代搜索，指出传统搜索难适应多模态内容世界。快手推出 UniDex 和 UniSearch，前者变革搜索倒排，后者为统一生成式搜索架构，二者成快手新一代工业搜索‘双引擎’，有广阔应用前景。

AI科技评论独家获悉，星尘智能与仙工智能达成人形机器人千台级订单战略合作，今年4季度起部分交付。这是国内人形机器人在工业领域最早一批千台级商单，双方采取‘供应链+产品+渠道’合作。

快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型，基于Qwen3 - 8B - Base打造，在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力，团队还对训练流程多环节深入分析，给出优化策略。

微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。

开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。

文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。