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又一家AI基金暴雷了

7月AI抛售潮来袭，鲸岩资本等AI基金损失惨重，如鲸岩资本7月暴跌21.7%，亏光半年收益。这背后是AI基建落地慢回报少，且国产开源模型冲击，让投资者质疑此前的AI投资。

随着AI大模型发展，OCR重新成为技术专项，DeepSeek、智谱、阿里千问和腾讯混元等都在研究。吴恩达开新课，提出智能体文档提取（ADE）方案，准确率达99.15%，还给出本地和云端部署线路。

Meta离职大佬田渊栋官宣创业，新公司Recursive Superintelligence首轮融资6.5亿美元，估值46.5亿美元。其团队豪华，想跳出大模型竞争老路，让AI具备自我进化能力，计划2026年中期推出自主训练系统。

国内独角兽月之暗面发布开源模型 Kimi K2，推出两天就在 OpenRouter 超越 xAI 的 Grok 4。它成本优势大，能力泛化和实用性强，编码、Agent 工具调用等方面表现出色，架构与 DeepSeek 相似。

2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。

复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。

随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。

人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。

语音合成技术在大语种发展好，但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案，构建泰语数据集，经先进预处理，其TTS模型效果好，有零样本克隆能力。

中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。