短视频搜索业务是向量检索在工业界最核心的应用场景之一。然而，当前业界普遍采用的「自强化」训练范式过度依赖历史点击数据，导致系统陷入信息茧房，难以召回潜在相关的新鲜内容。
过去一年，大模型在语言与文本推理上突飞猛进：论文能写、难题能解、甚至在顶级学术 / 竞赛类题目上屡屡刷新上限。但一个更关键的问题是：当问题不再能 “用语言说清楚” 时，模型还能不能 “看懂”？
AI 初创公司 Humanify（人格智能）宣布完成数千万元种子轮融资。本轮融资由五源资本领投，奇绩创坛（陆奇博士）跟投。本轮资金将主要用于模型和操作系统研发、扩大团队，加速智能在真实场景的落地。
事情开始变得有趣起来了。
想象一下，一群 AI 程序在一台虚拟计算机里相互猎杀，目标只有一个：生存。
谷歌 Gemini 数据联合负责人 Andrew Dai 联手苹果首席研究科学家 Yinfei Yang，隐身创办 AI 新秀 Elorian。首轮将融资 5000 万美元，剑指「视觉推理」这个下一代大模型的核心问题。
小模型身上的“秘密”这下算是被扒光了！
大模型能写代码、解奥数，却连幼儿园小班都考不过？简单的连线找垃圾桶、数积木，人类一眼即知，AI却因为无法用语言「描述」视觉信息而集体翻车。大模型到底「懂不懂」，这个评测基准给出答案。
这些改变世界的产品，最初居然都是不被当回事儿的支线项目（side project）？！
Deepmind推出的SIMA 2，让智能体能在虚拟环境（商业游戏）中，边聊天边进行复杂的多模态推理。作为具身通用智能的原型，SIMA 2已从静态数据集迈向无限程序化生成的训练场。
