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今日，小米MiMo团队与推理系统团队TileRT联合宣布，Xiaomi MiMo-V2.5-Pro的UltraSpeed模式已实现万亿参数（1T）旗舰模型输出速度首次突破1000 tokens/s。
一个约 1B 参数的模型，在 MATH 上拿到 56.2，在 GSM8K 上拿到 84.5，在 ARC-Challenge 上拿到 81.9。训练成本约 1500 美元，16 块 H100 跑了不到两天。
好家伙，卡帕西又说对了！
大模型还在混战，AI及智能硬件市场先跑出了三个“爆款”：AI眼镜、AI录音笔、3D打印机。
当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
Anthropic自家工程师早已基本不写代码了，却280美元一个任务，花钱请约1000名外部工程师，手把手教Claude Code写出好代码。喂养前沿模型的，终究还是人。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
阿里巴巴今天宣布了围绕AI业务的一次重要组织升级调整: 宣布合并通义大模型事业部和未来生活实验室，成立Token Foundry事业部，由集团CEO吴泳铭直接负责。周靖人将担任阿里巴巴首席科学家，牵头成立阿里巴巴AI未来研究院，专注前沿AI科技的探索与突破。郑波带领Happy Horse、Happy Oyster等加入Token Foundry事业部。
在交互式虚拟世界和具身智能快速发展的今天，高质量 3D 资产已经不再只是 “看起来像” 就足够。一个柜门不仅要有柜门的外观，还需要知道绕哪条轴旋转；一个按钮不仅要有按钮的形状，还需要具备 “按下 / 弹起” 的状态；一个抽屉不仅要有完整几何，还需要拥有滑动方向、运动范围、材质和质量等物理属性。该研究已被 ICML 2026 接收。
AI 已经能看懂图像、生成场景，甚至在虚拟环境中规划行动。