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造火箭的辞职去放牛，彼得·蒂尔花20亿美元押注一个AI牛项圈

彼得・蒂尔领投20亿美元融资给Halter公司的AI牛项圈。项圈能追踪牛的多项数据，有虚拟围栏功能。此外，何同学为粉丝做找牛系统，日本团队开发分析鸡情绪的AI系统。

影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。

CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。

上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。

阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架，用于终身用户兴趣建模，能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔，已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线，提升 CTR 等指标。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。

MIT科学家开发AI模型DefensePredictor，能从细菌基因组快速找防御系统。用约1.7万个细菌基因组训练，借助ESM2蛋白语言模型，几分钟扫描完一个细菌全基因组，还开源供科学界使用，潜力巨大。

上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。

VoxCPM是无离散音频分词器的语音合成系统。VoxCPM2基于MiniCPM - 4构建，有20亿参数，支持30种语言和9种中文方言，具备音色设计、可控声音克隆等特性，还完全开源，商用就绪。