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Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
李飞飞刚发Atlas，中国开源“同款”已抢跑半年？
9月2日，李飞飞团队发布多模态世界模型Atlas，引发好评。而国内影溯3月就开源InSpatio - World模型，有类似能力。影溯登顶权威榜单，还联合启动大规模空间智能3D数据开放计划。
预训练Token消耗直接腰斩！上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务，开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP，打破传统逐词预测教条，开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型，预训练Token消耗仅需一半，收敛速度提升近一倍，下游性能显著提升，公开全部训练资产供全球研究使用。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API，Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛，复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层，借用 GIScience 理论，实验显示能提升准确率，不过仍受数据质量等限制。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
60000小时炼出新开源VLA！20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0，用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型，融合LingBot-Depth提升空间理解，还学会预测未来，在GM - 100评测表现佳。