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微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究

7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。

西湖大学冯睿骐、吴泰霖等针对流匹配模型能量引导算法难题，推导新理论框架，提出三大类实用算法，给出性能分析与比较，为流匹配引导采样及生成模型应用提供理论基础。

在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。

本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。

现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。

作者测试MiniMax Agent，用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理，生成图、音等。和Lovable对比，它表现更优，还支持免费试用。

第十届深港城市/建筑双城双年展《__生__：AI艺术单元》开启，专场论坛《生成出来，生存下去》聚焦AI艺术实践现实处境。活动邀请多领域人士参与，探讨技术对艺术生态影响，还组织夜间观展活动。

超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。

上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。

Wan 2.6发布，积分从每天10个提升到150个。更新了主演、多镜头叙事、图像生成等新功能，如可将参考视频角色放入新场景，简单提示自动生成多镜头叙事视频等。