AI 日报

elementary-data（用于向 ML 系统输送数据的数据管道）通过一个 GitHub Actions 漏洞被入侵，该漏洞允许伪造 PyPI 发布。恶意版本使用 .pth 文件在 Python 启动时自动执行代码——无需导入即可运行。任何使用未固定依赖或拉取最新版本的环境

作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪获悉，专注于焊接垂直场景的具身智能机器人公司——昇视唯盛已完成数千万元A+轮融资。本轮融资由韩国现代、微光创投联合投资，资金将主要用于“具身大脑”的研发、软硬件产品的迭代以及市场推广。 昇视唯盛成立于2020年，核心团队由来自哈尔滨工业大学、上海交通大学等高校的机器人领域专家，以及拥有多年工业自动化从业经验的资深人员组成。创始人王德钊及核心团队在机器人及自动化领域拥有十余年产业经验，对焊接场景的工艺需求及行业痛点有深刻理解。 昇视唯盛的核心技术优势在于其“AI算法+焊接工艺+机器人本体”三合一的自主核心能力。公司于2022年收购哈工现代机器人有限公司，控股子公司哈工现代位于浙江海宁的智慧工厂年产能达数千台机器人，累计出货近万台。 这使得公司成为国内少数具备从本体硬件设计制造、到具身AI模型、再到焊接工艺数据全部自主开发与深度融合能力的智能机器人企业。 在AI算

我想过去几周我已经给了它一个公平的机会，强迫自己用本地模型处理非工作的技术需求。我在工作中使用 Claude Code，所以我就是以这个为比较基准的。 我用了 Qwen 27B 和 Gemma 4 31B，这些被认为是数百个 LLM 中最好的本地模型。我还尝试了多个

MIT 许可证，完全开源。MiMo-V2.5-Pro 仅比 Opus 4.7 最高分低 3 分，普通 V2.5 也只比 SOTA 差一步。但两者的非幻觉率分别达到 75% 和 68%。这是迄今为止最佳的信息/幻觉模型。 V2.5 FP8 大约 316GB，你可能可以运行紧凑的 3 位量化

4 月 27 日下午，全球首个自进化个人 AI MuleRun（骡子快跑）首发灰测阿里巴巴视频生成模型 HappyHorse 1.0，用户可在 MuleRun 官网输入提示词来直接调用该模型，通过文生视频、图生视频、多图参考生视频的能力，完成面向广告、电商、短剧、社媒创意等场景的内容生产。   图示 在 MuleRun 官网调用 HappyHorse MuleRun 为每位用户分配了一台持续运行的独立云端虚拟机，让每个人都能拥有一位 7x24 小时工作的数字员工。通过 MuleRun，用户能全天候地调用 HappyHorse 1.0 来完成视频生成和编辑，MuleRun 还会主动学习并记住用户的审美偏好、工作习惯、个人数据，不断自我优化以更好地适配用户在视频生成场景的个性化需求，帮助用户实现 0 门槛、高质量的内容生产。此外，

4 月 21 日，杭州，萤石召开 2026 年度品牌新品发布会。 当「驭智·向前」（Ahead with Intelligence）的主题打在巨幕上，外界很容易将其解读为一场典型的科技公司 AI 能力巡礼。 事实也的确如此。 从智能大模型主机 EZVIZ AI CoreX，到儿童 AI 随身拍 EZVIZ Pika，再到全球首创的 AI 双擎蒸汽洗地机器人星辰 10 系列，萤石一口气推出了横跨智能控制、智能家居摄像机、智能入户、智能服务机器人四大品类的新品，将 AI 能力注入每一台终端设备。 然而，在密集的硬件发布背后，萤石却展现出了另一副相对谨慎的面孔。 无论是将品牌使命从「守护安全」升维至「共创美好」，还是联合信通院发布白皮书，亦或在媒体采访中反复强调「安全是萤石的基因与基石」，这家公司似乎正在刻意与行业中弥漫的「

你们对这些模型的使用体验如何？在实际用例中，你们认为哪一个更好？ 目前我们发现 Kimi K2.6 在编程任务上表现更好，但想听听你们的看法。

近日，全球高端创新智能家电品牌 MOVA 自主研发的扫地机器人拖布无极极致外扩技术（MaxiReachX™ Mop）正式获得国家知识产权局实用新型专利授权（专利号：ZL202620000990.7）。该技术以全球首创的 16cm 极致外扩超级机械臂为核心，首次在扫地机器人领域建立了可脱离机身限制进行地面清洁的技术路径，使扫地机器人的清洁方式从「机身进入空间」转向「清洁结构主动延伸进入空间」，让清洁单元不再受限于整机尺寸。 目前，该项技术已率先应用于旗舰产品 MOVA V70 Ultra Complete，并即将于西南欧市场重磅上市。 从「覆盖」到「触达」：突破机身限制的结构性创新 长期以来，扫地机行业虽然在导航算法和吸力提升上精进不止，但在处理复杂的家居场景时，始终存在难以触达的边角窄缝，使清洁覆

美国硅谷即将迎来一场重磅科技事件。 美国时间2026年4月27日至30日，全球高端科技品牌追觅科技将在美国硅谷召开以“DREAME NEXT”为主题的全球发布会，集中亮相智能汽车、智能家电、个人终端及个人护理等智能产品矩阵。 这是在全球范围内，首个由科技企业打造的，聚焦“人车家”智能生态的专属发布会周。追觅将以多场发布与展示，集中呈现数十项创新产品、百余项首创技术，系统化、长效化、全维度展现核心技术、业务布局与未来发展战略。 届时，多位全球顶尖科学家将出席系列论坛活动，与追觅共同探索下一个时代的新航向，并见证智能科技全新时代的到来。 立足硅谷，追觅开启硬核科技“NEXT”时代 DREAME NEXT 追觅硅谷发布会，立足全球科创前沿高地硅谷，锚定未来10年科技发展方向，是追觅进一步践行全球化战略的核心里程碑。 本次发布会将由“Drive Next”、“Living Next”、“Conn

我们通过我们的 agent 工具在 Terminal-Bench 2.0（89 项任务，`terminal-bench-2.git @ 69671fb`）上运行了开源权重的 27B–32B 模型。最佳结果是 Qwen 3.6-27B，在**默认**的每项任务超时下达到了 **38.2%（34/89）** —— 这与公开排行榜使用的约束相同（[Qwen 官方帖子使用了 mor

要闻提示 1.Meta收购Manus被正式叫停，国家发改委要求撤销交易 2.宇树科技赢了！最高法院认定其遭恶意诉讼：露韦美需赔偿8万元 3.公司高管组织40多名员工上班时间干私活，研发竞品长达9年：判赔 580 万 4.自家汽车也要用了！小米自研芯片玄戒O2、AI大模型、 OS排期已定 5.小象超市部分城市暂停自提服务，客服回应 6.阿里：视频生成模型 HappyHorse1.0 开启灰测，千问 App 首发支持 15 秒多镜头叙事 7.李想称理想L9 Livis比上汽大众ID.ERA 9X至少领先两代，大众高管回应：理想仅价格和营销水平领先 8.曝苹果将推出真全面屏手机 今日头条 Meta收购Manus被正式叫停，国家发改委要求撤销交易 4月27日，国家发改委下属外商投资安全审查工作机制办公室正式宣布，依法禁止美国Meta公司收购中国背景AI企业Manus项目，并要求相关方撤销已完

TOP3大新闻 DeepSeek 输入缓存降价 多家美国廉价航空公司寻求政府资金纾困 东方甄选回应大量用户申请退会员 穿西装开空调太费电，日本东京鼓励公务员穿短裤 印度移动支付平台MobiKwik获央行批准 TOP3大事件 国家发展改革委：依法依规对外资收购Manus项目作出禁止投资决定 据国家发展改革委网站4月27日消息，外商投资安全审查工作机制办公室（国家发展改革委）依法依规对外资收购Manus项目作出禁止投资决定，要求当事人撤销该收购交易。 2025年12月30日，全球首款通用人工智能体Manus发布公告称，Manus即将加入美国科技巨头Meta。Manus将继续通过app和网站为用户提供产品和订阅服务，同时公司将继续在新加坡运营。 今年4月2日，针对Meta收购Manus会采取哪些措施以及企业跨国经营的相关问题，商务部新闻发言人何亚东回应说，中国政府支持企业根据需要开展跨国经营与技

近期，数字科技文娱公司星迹互动完成了数千万元的天使轮融资。本轮投资方包括正大集团、北京大融文化传媒、禹牧智能以及麦迈科技等。36氪获悉，此次融资将主要用于公司人员规模的扩张、产能拉升以及平台建设。 星迹互动于2025年成立，以AI为核心驱动力，专注于精品IP的开发与运营。具体来讲，公司的业务包括新老IP的开发与运营、漫剧的承制与出海、儿童原创动画孵化，以及数字人IP与虚拟偶像的打造。 公司创始人张文广是连续创业者，曾是二更联合创始人、微梦传媒高级副总裁，在品牌传播领域积累了丰富的经验。 资方北京大融文化传媒CEO曹柏松如此评价张文广和星迹互动——AI内容赛道中有很多野蛮生长的公司，他们的逻辑是批量生产内容，赌一个爆款，但张文广和星迹互动不是，他们在认真做内容，尽可能延长好内容的生命周期，而不是消耗。 星迹互动创始人（左八）、员工和投资方合照 2025年，星迹互动已经实现了超百万元的收入，

文｜胡香赟 编辑｜海若镜 36氪获悉，寻明生科（Aureka Biotechnologies）近期已完成3500万美元A+轮融资。本轮融资由红杉中国领投，经纬创投、博远资本跟投，老股东五源资本、启明创投、纽尔利资本等持续加注。 去年底，寻明生科就曾获得一笔数千万美元的A轮融资。截至目前，公司A轮次融资的累计金额已接近1亿美元。 寻明生科方面表示，本轮募集资金将用于推动自研创新功能抗体设计平台AuraIDE™建设，加大基座模型与智能体能力建设、完善高通量高内涵实验平台设施，进一步打通智能体从立项、分子设计到转化落地的关键环节。 2023年成立至今的3年间，寻明生科已完成从搭建生成式抗体药物研发平台、推动智能体深度参与药物分子设计与开发，到实现该能力规模化放大的进阶。寻明生科创始人兼CEO赵伟安认为，如今，摆在公司面前的新问题，是如何为这套体系打造“配套的基础设施，从而更快完成验证智能体设计的

在放弃使用之前，是否有人真正针对机器学习任务对这些工具进行了充分测试？还是说更多是“看了一眼文档就直接放弃”的情况？我特别好奇是什么让你们决定不再继续使用——是设置复杂、后续维护成本高，还是其他完全不同的原因。

运行自己的模型。我在配置 vLLM 时遇到了一些麻烦，于是改用了 LM Studio，这是我之前在 24GB MacBook Air 上用过的。 现在我通过 LM Link 将两台笔记本都连接到 AI 工作站 RTX Pro 6000 Blackwell。我的手机上也运行着 LM Mini。这太酷了，我才刚刚开始。 目前

大家好，我是机器学习领域的研究者。我一直在开发 Mahoraga，这是一个开源编排器，使用上下文老虎机算法在不同任务间进行路由。该算法能够从每次决策中学习，实现对本地和云端 AI 智能体的高效调度。 背景说明：我从 2025 年底才开始将 AI 集成到工作流程中，所以我进入这个领域时

我整理了一个实践教程，带你从问题定义到微调，一步步完成。 我决定构建一个野火预防系统，使用卫星图像和小型视觉语言模型（LFM2.5-VL-450M）来提取与野火概率相关的风险因素

我有一个 GPU 分布式实例 VM（服务器信息中指定为三级数据中心），两天前我尝试启动它，期间我一直为存储付费以免丢失我的 VM 主存储，并扩展我所有与研究相关的有价值工作，而 VM

来自我的 18GB M3 Pro 的基准测试 2。上周是 7-8B 的专才与通才对比（我搞砸了，给思考模型分配了 128 个 token 的预算，所以帖子的一半内容都在道歉）。本周：2026 年的 4B 级别，所有在 3-4B 大小范围内发布或当前活跃的模型，在相同任务上进行正面比

你好， 我最近的一篇论文被一个研讨会拒了（好难过 :'(）。 两位审稿人都说这篇论文听起来更像技术报告而不是研究论文。 我遵循了通常的计算机视觉论文格式，所以我有点困惑这到底是什么意思。 因此我想

各位 Llama 朋友，时间宝贵，我就长话短说。 我们构建了 DFlash 投机解码的 GGUF 移植版。基于 ggml 的独立 C++/CUDA 栈，在单张 24 GB RTX 3090 上运行，托管新的 Qwen3.6-27B。 我们称之为 Luce DFlash ([https://github.com/Luce-Org/lucebox-hub](https://gi

在汽车行业越来越强调降本的今��，车企心中的天平逐渐偏向了更具性价比的国产芯片。爱芯元智看到了这一发展机遇，北京车展前期，爱芯元智与千里科技、阶跃星辰等企业成立“千里联盟”，同时企业将于今年三季度发布M97这颗大算力辅助驾驶芯片。 爱芯元智创始人仇肖莘在北京车展上公开表示，“大算力产品已成功流片，正进入正常的开发周期”，2026年将逐步导入多款车型，成为业绩增长的重要引擎。目前，传统终端计算产品仍占爱芯元智收入的超80%，车载和边缘计算业务的收入占比较低，仇肖莘预计未来三年内，这一局面将被改写。 仇肖莘对M97的性能表现颇为信心，她表示：“当前主流高阶辅助驾驶芯片有比较大的问题，就是带宽不够。我们意识到这个问题后，在M97设计的时候，把带宽提升了很多。” 辅助驾驶芯片的有效算力主要取决于两个核心要素，一是计算单元的规模，二是数据读写的带宽效率。即便芯片的理论算力处于较高水平，若带宽不足，也

如果某些 CVPR workshop 的决策还没出，这算疯狂吗还是正常情况？ 如果这是常态，我不想打扰组织者，但距离会议还有约 5 周，如果论文被接受，我需要获得旅行审批等事项。

我在 QA 领域工作了近十年。我对质量的心智模型一直是：给定输入 X，断言输出 Y。现在我加入了一个正在发布 LLM-based agent 的团队，该 agent 处理多步骤任务。我真的不知道如何以严谨的方式测试它。 这个东西是能工作的。但输出

大家好， 我正在做一个深度学习模型，注意到了一些奇怪的事情。 当我比较不同精度时：FP32（基准） FP16，INT8（训练后量化） 我用 INT8 得到了比 FP16 更好的推理准确率，这出乎我的意料。 我以为 FP16 应该更接近 F

[来源](https://en.prnasia.com/releases/apac/skymizer-taiwan-inc-unveils-breakthrough-architecture-enabling-ultra-large-llm-inference-on-a-single-card-530405.shtml) 文章节选： >凭借一张 PCIe 卡——由六颗 HTX301 芯片和 384GB 内存驱动——企业现在可以运行 700B 参数的

我是一名研究型数学家，最近写了一篇（在我看来）相当不错的理论计算机科学论文，可能比其他数学家更吸引机器学习研究者的兴趣。因此我试图将其发表在机器学习平台上。这篇论文相当长

对于想要运行最新密集型 ~30B 模型却只有 16GB 显存的朋友，如果你有一张 6GB 或更多显存的旧显卡，把它插上吧。 关键是要让所有内容都能放进显存，即使在两张显卡上也是如此。即使其中一张显卡性能较弱。 我有一张 5070Ti 16GB 和一张旧的 2060 6GB。常见的观念是你需要

来自 𝕕 上的 猫总：[https://x.com/catmangox/status/2048680484037935200](https://x.com/catmangox/status/2048680484037935200) "中华人民共和国国家发展和改革委员会 政府信息披露 公开披露项目名称：工作机制办公室

大家好，我是一名从事研究的本科生，正在考虑攻读机器学习博士学位。我想知道，作为本科生，在 NeurIPS、CVPR、ICLR 等顶级会议的研讨会上以第一作者身份发表论文，对博士申请能带来多大价值？显然会议论文更有价值，但研讨会论文是否也有

你好，我是一名试图进入研究领域的大一新生。 我已进入国内一个知名大学的研究实验室，为即将到来的夏季做准备，教授说我在硬件对齐机器学习主题上"比许多其他人更有优势"。我面临几个问题，我希望

我提出这个问题主要是因为 NIPS 的投稿截止日期。以前我投稿到所有会议时都会附上代码。然而，考虑到现在新的 AI 智能体如此强大，我想收集大家的反馈——我们是否应该停止在投稿中共享代码，而是在论文被录用后再发布。但是，这样做会

基于 LLM 的 Text-to-SQL 智能体常常面临延迟与性能之间的权衡，性能提升往往以延迟为代价，反之亦然。我们将 Text-to-SQL 生成重新定义为软件测试覆盖率的视角，其中原始查询准备了一组测试用例，包含更简单的原子 SQL，这些 SQL 以并行方式执行