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吴欣鸿内部分享，美图在 AI 时代的组织进化心得
美图创始人吴欣鸿内部分享《美图在 AI 时代的组织进化》。当前美图面临外部竞争与内部惯性挑战，RoboNeo 项目实践“反惯性工作流”获成功，还介绍“AI 原生组织”，并提出全员用 AI、推创新工作室等举措。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
小扎不死心Manus“自研”了一个，但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch，功能类似Manus，开发阶段用Claude，计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark，10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活，与Meta社交生态深度绑定，高端订阅有默认分发优势，但面临真实环境考验。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA，总翻车？工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking，让模型结合工业环境思考，通过ECoT从错误中学习，用ICWM提前预判结果，还能自适应思考深度，且模型与代码已开源。
黄仁勋砸千亿兆瓦算力，押注下一个“Open AI”
3月10日，前OpenAI高管Mira Murati创办的Thinking Machines Lab与英伟达达成长期合作，英伟达将提供1吉瓦下一代NVIDIA Vera Rubin系统。这一合作规模巨大，显示英伟达全面布局，也体现该创业公司野心，不过其面临组织动荡考验。
Mira翁荔陈丹琦公司，让老黄掏出了600亿美金
Thinking Machines Lab官宣与英伟达达成新一轮合作，将落地预计成本600亿美元的1GW规模数据中心，含英伟达现金注资。此前英伟达已参与其种子轮融资助其达120亿美元估值，现公司估值达500亿美元。
Anthropic 最新研究：模型一旦学会作弊，就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现，AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为，这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限，在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗，其“坏”与想象不同。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
AI越来越强大，如果客户都去自研了，那企业软件市场会怎么样？
AI能力变强、门槛降低，引发企业软件开发是否会被颠覆的讨论。企业不会自建核心系统，因要专注核心业务且不想承担维护等成本。真正威胁是用AI重新设计产品的同行，技术更替规律下传统SaaS公司需警惕。