在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
新的资金和算力基础设施将加速 Luma AI 通往多模态 AGI 的路径 —— 即能够模拟现实并在物理世界中帮助人类的 AI。
局势，变了。
随着大型视觉语言模型在多个下游任务的广泛应用，其潜在的安全风险也开始快速显露。研究表明，即便是最先进的大型视觉语言模型，也可能在面对带有隐蔽的恶意意图的图像 — 文本输入时给出违规甚至有害的响应，而现有的轻量级的安全对齐方案都具有一定的局限性。
Voyage AI Vet（以下简称 Voyage），一款「口袋兽医」的AI应用最近引起了我们的注意。不同于市面上那些套壳 ChatGPT 的聊天工具，Voyage 真的想用 AI 重塑宠物医疗。带着「给自家主子找个 24 小时私人医生」的期待，我们深度体验了这款产品。这一次，AI 带来的不是噱头，而是实打实的安全感。
毫无疑问，Google最新推出的Gemini 3再次搅动了硅谷的AI格局。在OpenAI与Anthropic激战正酣之时，谷歌凭借其深厚的基建底蕴与全模态（Native Multimodal）路线，如今已从“追赶者”变成了“领跑者”。
Donald King曾在全球顶级会计师事务所普华永道（PwC）为众多500强客户打造AI智能体。作为公司AI黑客松大赛的冠军，King获得的不是奖励和提拔，而是公司裁员的电话。
我们拥有全世界最好的实时数据来源，这些都是极为重要的资产，而其他人只有数字资料。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
