前Anthropic 研究人员正为一家新创公司洽谈以 10 亿美元估值融资 1.75 亿美元。据知情人士透露，该公司旨在为生物学和材料科学等科研领域开展人工智能驱动的研发工作。
随着高分辨率图像理解与长视频处理需求的爆发式增长，大型视觉语言模型（LVLMs）所需处理的视觉 Token 数量急剧膨胀，推理效率成为落地部署的核心瓶颈。Token 压缩是缩短序列、提升吞吐的直接手段，但现有方法普遍依赖注意力权重来判断 Token 重要性，这一路线暗藏两个致命缺陷：
当 Transformer 席卷计算机视觉领域，高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显：标准 Softmax 注意力的二次复杂度，让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸，高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
投资界获悉，月之暗面Kimi正以投前估值180亿美元（约合人民币1200亿），进行新一轮10亿美元融资。大约一个月前，Kimi刚刚完成逾7亿美元融资，彼时估值100亿美元；而在去年底一轮5亿美元融资中，其估值还只是43亿美元。
一睁眼！陈天桥带队的大模型黑马MiroMind再度满血归来—— 正式发布新一代重型推理智能体：MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1。
Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。
DeepRead让AI像人一样阅读文档：利用OCR识别章节结构，先精准定位相关段落，再完整读取上下文，避免碎片化检索。实验显示，其长文档问答准确率提升17%，能自动跳过冗余信息，精准提取财报、论文等复杂内容，无需额外知识图谱，轻量高效。
OpenAI刚刚开除了一名员工，原因令人瞠目：此人利用公司核心机密，在Polymarket等预测市场上疯狂下注牟利。更炸裂的是，调查发现这绝非个例——过去一年多，60个神秘钱包做出了77次精准到离谱的「内幕押注」。
起猛了，现在龙虾也能做视频了？？？
就在前两天，腾讯一下发布了WorkBuddy以及Qclaw两款龙虾产品，市值直接暴涨7%。目前，WorkBuddy现在已经可以下载使用了，而Qclaw还在内测当中，暂时还没有对外开放。
