就在昨晚 Google Labs 又发布了一个 AI 设计产品 Pomelli （labs.google.com/pomelli/），跟之前发布的 Stitch 专注于生产 UI 设计稿不同，这次 Pomelli 专注于帮企业低成本生成符合品牌调性的营销物料。你只需要把你的官网链接给他，他就会提取品牌设计相关的所有元素，
Flint 的核心理念是将网站从静态资产转变为自主 agent。Michelle 在她的文章中直言不讳地说："是时候终结传统网站了。我们正在从网站作为静态资产的世界，转向网站成为自主 agent 的世界。"这句话听起来可能有些激进，但当你了解 Flint 的工作原理后，就会明白她为什么如此自信。
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
全球AI竞争的核心在于芯片制造。英伟达与台积电在美国亚利桑那工厂，历史性地亮相了首片用于AI的Blackwell芯片晶圆。标志着最强AI芯片首次实现「美国本土造」，是足以改变行业格局的里程碑，也象征着美国尖端制造业的回归。
靠AI挖出了癌症潜在新疗法，AI医疗领域再添猛将。谷歌、耶鲁联手，给攻克冷肿瘤找到了新方法。
来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，
该团队 2025 年的研究《Reasoning by superposition: A theoretical perspective on chain of continuous thought》已从理论上指出，连续思维链的一个关键优势在于它能使模型在叠加（superposition）状态下进行推理：当模型面对多个可能的推理路径而无法确定哪一个是正确时，它可以在连续空间中并行地保留所有可能的路
据“互联网八卦小喇叭”等媒体爆料，全球顶尖AI科学家、IEEE Fellow许主洪（Steven Hoi）已加盟阿里通义，转向通义大模型的相关研发工作。许主洪拥有超20年AI产业和学术经验，是新加坡管理大学终身教授、曾任新加坡南洋理工大学终身副教授，在AI领域发表了300多篇顶级学术论文，
刚刚，Meta又从OpenAI挖来一员猛将——宋飏，扩散模型领域的核心人物，DALL·E 2技术路径的早期奠基者。他已正式加入Meta Superintelligence Labs，担任研究负责人，直接向他的师兄赵晟佳汇报。
