就在刚刚，MiroMind 在其官网宣布了三位杰出的 AI 科学家加入领导团队。这几项重要任命标志着 MiroMind 在构建 “发现式智能”（Discoverable Intelligence） 的使命上迈出关键一步 —— 一种不仅能分析已有知识，还能进行预测并探索全新概念的 AI。
在技术如火如荼发展的当下，业界常常在思考一个问题：如何利用 AI 发现科学问题的新最优解？
大模型持续学习，又有新进展！
斯坦福与英伟达联合发布重磅论文 TTT-Discover，打破「模型训练完即定型」的铁律。它让 AI 在推理阶段针对特定难题「现场长脑子」，不惜花费数百美元算力，只为求得一次打破纪录的极值。从重写数学猜想到碾压人类代码速度，这种「激进进化」正在重新定义机器发现的边界。
最近，Cursor 也发表了一篇文章《Dynamic context discovery》，分享了他们是怎么做上下文管理的。结合 Manus、Cursor 这两家 Agent 领域头部团队的思路，我们整理了如何做好上下文工程的一些关键要点。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
AI药物研发领域，又一家黑马公司诞生了！就在今天，AI制药公司Chai Discovery宣布完成7000万美元（约合人民币5亿元）的A轮融资。就在今天，AI制药公司Chai Discovery宣布完成7000万美元（约合人民币5亿元）的A轮融资。
6月30日，OpenAI支持的Chai Discovery推出Chai-2，这款多模态生成模型展现出强大的抗体设计能力，一经发布便引起巨大轰动。
近日，日本AI制药公司Elix与AI生命科学合作组织Life Intelligence Consortium（简称“LINC”）宣布，在全球首次实现了 AI 药物发现平台的商业化。
一个叫 Chai-2 的 AI 技术，听说它让制药业的老板们都坐不住了。啥？制药业跟你没关系？别急，故事才刚开始，慢慢聊。
