#基礎模型
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小紅書悄悄開源發佈了自己的大模型，內容平台也要造底座

長期依賴外部模型，不是最好的選擇。 前幾天，我們注意小紅書在海外發佈了一款大模型 dots3-note preview。 這款模型採用 MoE 架構，總參數 280B、啟動參數 16B，支援 512K 上下文，並具備文字、視覺、語音的多模態理解能力。它屬於 dots3 系列，後續還將有 jazz、aria 等不同定位的版本。作為先行發佈的 note 版本，它更像是小紅書將模型能力推向實際業務和開發者生態的第一步。 模型上線後，海外開發者社區很快開始討論，Hugging Face 下載量破百，華為昇騰也在當天宣佈完成適配；但在國內，這次發佈暫時還沒有掀起太大水花。
小紅書悄悄開源發佈了自己的大模型，內容平台也要造底座
科技#小紅書#dots3-note preview#MoE架構
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【WAIC 2026】投資人湧進WAIC，新的創業故事正在這裡發生

“基本上從早到晚都在見人。”這是今年很多投資人在WAIC的真實狀態。 雖然7月的上海體感溫度接近40攝氏度，展館裡卻始終人流不斷。相比樓上科技巨頭輪番發佈模型，H4館的主角是創業者和投資人。白天看項目、逛展館，晚上參加閉門會、After Party，整個WAIC期間，AI創業生態以一種近乎高負荷運轉的節奏持續流動。 介面新聞採訪多位投資人與創業者發現，今年WAIC釋放出的訊號是，模型競賽仍在繼續，行業競爭已經開始向創業生態、產業協同和商業化能力延伸。 AI創業真的熱起來了
【WAIC 2026】投資人湧進WAIC，新的創業故事正在這裡發生
科技#WAIC 2026#上海#基礎模型
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一年磨一劍，今年最炸機器人Demo來了！1億美元種子輪團隊出手，單個模型解鎖單手打蛋解魔方彈鋼琴

看過的人已經傻眼了，因為這可能是今年為止最炸的機器人demo。 剛剛，Genesis AI發佈首個機器人基礎模型GENE-26.5，讓機器人能自主打雞蛋，擰試管蓋，彈鋼琴，玩魔方，切番茄。 全程自主運行，1倍速，同一個模型。 亮相後，前1x副總裁Eric Jang，宋舒然教授等業內大佬紛紛轉發評論，表示讚歎。
一年磨一劍，今年最炸機器人Demo來了！1億美元種子輪團隊出手，單個模型解鎖單手打蛋解魔方彈鋼琴
科技#機器人#Demo#Genesis AI
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【CES 2026】這不是顯示卡，是一座 2噸重的AI工廠

美東時間1月5日周一，輝達在CES展會推出新一代Rubin AI平台，標誌著其在人工智慧（AI）晶片領域保持年度更新節奏。黃仁勳在展會上宣佈Vera Rubin已全面投產，該平台重量近2噸，通過六款新晶片的整合設計，在推理成本和訓練效率上實現大幅躍升，實現每秒千億等級的 AI 運算，堪稱一座真正的人工智慧工廠。輝達還宣佈開源其首個推理 VLA (視覺-語言-動作) 模型Alpamayo 1。該模型旨在打造能在意外情況下"思考"解決方案的車輛，採用 100 億參數架構，使用視訊輸入生成軌跡和推理過程。黃仁勳稱，首款搭載輝達技術的汽車將第一季度在美上路，第二季度在歐洲上路，下半年在亞洲上路。輝達還發佈了多個開源模型、資料和工具，如用於代理AI的輝達Nemotron家族、用於物理AI的Cosmos平台、用於機器人的輝達Isaac GR00T以及用於生物醫學的輝達Clara。01 輝達發佈新一代Rubin平台，性能提升5倍，已全面投產擬下半年發貨美東時間5日周一，輝達CEO黃仁勳在拉斯維加斯表示，六款Rubin晶片已從合作製造方處回廠，並已通過部分關鍵測試，正按計畫推進。他指出"AI競賽已經開始，所有人都在努力達到下一個水平"。輝達強調，基於Rubin的系統運行成本將低於Blackwell版本，因為它們用更少元件即可實現相同結果。微軟和其他大型雲端運算提供商將成為下半年首批部署新硬體的客戶。微軟的下一代Fairwater AI超級工廠將配備輝達Vera Rubin NVL72機架級系統，規模可擴展至數十萬顆輝達Vera Rubin超級晶片。CoreWeave也將是首批提供Rubin系統的供應商之一。該平台的推出正值華爾街部分人士擔憂輝達面臨競爭加劇，並懷疑AI領域的支出能否維持當前速度。但輝達保持長期看漲預測，認為總市場規模可達數兆美元。性能提升5倍，推理token生成成本降低至多10倍據輝達公告，Rubin平台的訓練性能是前代Blackwell的3.5倍，運行AI軟體的性能則提升5倍。與Blackwell平台相比，Rubin可將推理token生成成本降低至多10倍，訓練混合專家模型（MoE）所需GPU數量減少4倍。新平台配備的Vera CPU擁有88個核心，性能是其替代產品的兩倍。這款CPU專為代理推理設計，是大規模AI工廠中能效最高的處理器，採用88個定製Olympus核心、完整Armv9.2相容性和超快NVLink-C2C連接。Rubin GPU配備第三代Transformer引擎，具備硬體加速自適應壓縮功能，可提供50 petaflops的NVFP4計算能力用於AI推理。每個GPU提供3.6TB/s的頻寬，而Vera Rubin NVL72機架則提供260TB/s頻寬。晶片測試進展順利，廣泛生態系統支援黃仁勳披露，全部六款Rubin晶片已從製造合作夥伴處返回，並已通過顯示其可按計畫部署的關鍵測試。這一表態表明輝達正維持其作為AI加速器領先製造商的優勢地位。該平台包含五大創新技術：第六代NVLink互連技術、Transformer引擎、機密計算、RAS引擎以及Vera CPU。其中第三代機密計算技術使Vera Rubin NVL72成為首個提供跨CPU、GPU和NVLink域資料安全保護的機架級平台。第二代RAS引擎橫跨GPU、CPU和NVLink，具備即時健康檢查、容錯和主動維護功能，以最大化系統生產力。機架採用模組化、無線纜托盤設計，組裝和維護速度比Blackwell快18倍。輝達表示，包括亞馬遜的AWS、Google雲、微軟和甲骨文雲在2026年將率先部署基於Vera Rubin的實例，雲合作夥伴CoreWeave、Lambda、Nebius和Nscale也將跟進。OpenAI CEO Sam Altman表示：“智能隨計算擴展。當我們增加更多計算時，模型變得更強大，能解決更難的問題，為人們帶來更大影響。輝達Rubin平台幫助我們持續擴展這一進展。”Anthropic聯合創始人兼CEO Dario Amodei稱，輝達“Rubin平台的效率提升代表了能夠實現更長記憶、更好推理和更可靠輸出的基礎設施進步”。Meta CEO祖克柏表示，輝達的“Rubin平台有望帶來性能和效率的階躍式變化，這是將最先進模型部署給數十億人所需要的”。輝達還稱，思科、戴爾、惠普企業、聯想和超微預計將推出基於Rubin產品的各類伺服器。包括Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、OpenAI和xAI等AI實驗室正期待利用Rubin平台訓練更大型、更強大的模型。評論稱，輝達今年比往年更早披露新產品的細節，這是該司保持行業依賴其硬體的舉措之一。因為輝達通常在每年春季加州聖何塞舉行的GTC活動上深入介紹產品細節。02 物理AI的ChatGPT時刻！輝達“內驅”無人駕駛汽車將至，將於一季度在美國上路黃仁勳還宣佈開源其首個推理 VLA (視覺-語言-動作) 模型Alpamayo 1，使汽車能夠在真實世界中進行"推理"，這標誌著輝達在無人駕駛領域邁出關鍵一步。這一舉措旨在加速安全的自動駕駛技術開發。該模型通過類人思維方式處理複雜駕駛場景，為解決自動駕駛長尾問題提供新路徑。黃仁勳表示，首款搭載輝達技術的汽車將於第一季度在美國上路，第二季度在歐洲上路，下半年在亞洲上路。輝達免費開放Alpamayo模型，允許潛在使用者自行對模型進行重新訓練。該模型旨在打造能在意外情況下"思考"解決方案的車輛，例如交通訊號燈故障等場景。車載電腦將分析來自攝影機和其他感測器的輸入，將其分解為步驟並提出解決方案。這一開源舉措獲得了行業廣泛支援。包括捷豹路虎（JLR）、Lucid、Uber以及加州大學伯克利分校DeepDrive深度學習自動駕駛產業聯盟（BDD）在內，多家移動出行領軍企業和研究機構表示，將利用Alpamayo開發基於推理的自動駕駛技術堆疊，推動L4級自動駕駛部署。首個開源推理VLA模型發佈輝達此次發佈的Alpamayo家族整合了三大基礎支柱：開源模型、模擬框架和資料集，建構了一個完整的開放生態系統供任何汽車開發者或研究團隊使用。Alpamayo 1是業界首個為自動駕駛研究社區設計的思維鏈推理VLA模型，現已在Hugging Face平台發佈。該模型採用100億參數架構，使用視訊輸入生成軌跡及推理軌跡，展示每個決策背後的邏輯。開發者可以將Alpamayo 1改編為更小的執行階段模型用於車輛開發，或將其作為自動駕駛開發工具的基礎，例如基於推理的評估器和自動標註系統。黃仁勳表示：“物理AI的ChatGPT時刻已到來——機器開始理解、推理並在真實世界中行動。無人計程車是首批受益者。Alpamayo為自動駕駛汽車帶來推理能力，使其能夠思考罕見場景，在複雜環境中安全駕駛，並解釋其駕駛決策——這是安全、可擴展自動駕駛的基礎。”輝達強調，Alpamayo模型並非直接在車內運行，而是作為大規模教師模型，供開發者微調並提取到其完整自動駕駛技術堆疊的骨幹中。未來該家族的模型將具有更大的參數規模、更詳細的推理能力、更多的輸入輸出靈活性以及商業使用選項。推理VLA技術原理解析推理VLA是一種統一的AI模型，將視覺感知、語言理解和動作生成與逐步推理整合在一起。這類模型整合了明確的AI推理功能，在傳統視覺-語言-動作模型的基礎上建構。AI推理是AI逐步解決複雜問題並生成類似於人類思維過程推理痕跡的能力。這些系統對一系列網際網路規模的任務進行預訓練，包括語言生成和視覺連接，以發展通用知識和感知基礎。與將視覺輸入直接對應到動作的標準VLA模型不同，推理VLA模型將複雜的任務分解成可管理的子問題，並以可解釋的形式闡明其推理過程。這使模型能夠更準確地解決問題或執行任務，還能對模型正在進行的操作提供一定程度的反思。建構推理VLA模型需要三種基本AI功能：視覺感知、語言理解以及動作和決策制定。視覺感知處理來自攝影機、毫米波雷達或雷射雷達等感知感測器的即時資料；語言理解通過自然語言處理解釋命令、上下文提示和對話輸入；動作和決策制定則使用融合的感官和語言資訊來計畫、選擇和安全地執行任務，同時生成可解釋的推理痕跡。在自動駕駛場景中，推理VLA可以對交通狀況進行逐步推理。例如，接近一個十字路口時，系統可能會進行如此推理："我看到一個停止標誌，左邊有車輛駛來，還有行人正在過馬路。我應該減速，完全停下來，等待行人通過人行橫道，安全時再繼續前進。"完整開放生態系統支援開發除Alpamayo 1模型外，輝達還發佈了配套的模擬工具和資料集，建構完整的開發生態系統。AlpaSim是一個完全開放原始碼的端到端模擬框架，用於高保真自動駕駛開發，現已在GitHub平台發佈。它提供真實的感測器建模、可配置的交通動態和可擴展的閉環測試環境，實現快速驗證和策略最佳化。輝達還提供了面向自動駕駛最多樣化的大規模開放資料集，包含超過1700小時的駕駛資料，涵蓋最廣泛的地理位置和條件範圍，覆蓋罕見且複雜的真實世界邊緣案例，這對於推進推理架構至關重要。這些資料集可在Hugging Face平台獲取。這些工具共同為基於推理的自動駕駛技術堆疊建立了一個自我強化的開發循環。開發者可以利用這些資源在專有車隊資料上微調模型，將其整合到基於輝達DRIVE AGX Thor加速計算建構的輝達DRIVE Hyperion架構中，並在商業部署前通過模擬驗證性能。03 跨行業AI模型全面開放本周一，輝達還發佈了推動各行業AI發展的多個新開源模型、資料和工具。這些模型涵蓋用於代理AI的輝達Nemotron家族、用於物理AI的輝達Cosmos平台、用於機器人的輝達Isaac GR00T以及用於生物醫學的輝達Clara。輝達還提供了開源訓練框架和全球最大的開放多模態資料集合之一，包括10兆語言訓練標記、50萬個機器人軌跡、45.5萬個蛋白質結構和100TB的車輛感測器資料。輝達代理式AI基礎模型Nemotron發佈了語音、多模態檢索增強生成（RAG）和安全相關的新模型。Nemotron Speech包含業界領先的開源模型，為即時字幕和語音AI應用提供即時、低延遲語音識別。Nemotron RAG包含新的嵌入和重排序視覺語言模型，提供高度精準的多語言和多模態資料洞察。在物理AI和機器人領域，輝達發佈了Cosmos開放世界基礎模型，為加速物理AI開發和驗證帶來類人推理和世界生成能力。Isaac GR00T N1.6是一個開放推理VLA模型，專為人形機器人打造，實現全身控制，並使用輝達Cosmos Reason實現更好的推理和上下文理解。輝達稱，博世（Bosch）、CodeRabbit、CrowdStrike、Cohesity、Fortinet、Franka Robotics、Humanoid、Palantir、Salesforce、ServiceNow、日立和Uber等科技業的領頭羊正在採用並基於輝達的開源模型技術進行開發。輝達的開源模型、資料和框架現已在GitHub和Hugging Face平台發佈，並可通過一系列雲、推理和AI基礎設施平台以及build.nvidia.com獲取。這些模型中的許多還以輝達NIM微服務的形式提供，可在從邊緣到雲端的任何輝達加速基礎設施上進行安全、可擴展的部署。 (華爾街見聞)
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科技#輝達#AI基礎模型#Nemotron
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2025科技浪潮：這七項技術將顛覆你的想像！

自動駕駛實驗室：開啟科學研究新範式 在多倫多的Acceleration Consortium，自動駕駛實驗室正以前所未有的方式推動材料科學的發展。這裡的實驗不再依賴傳統的人工操作，取而代之的是演算法和機器人的協同工作，它們就像不知疲倦的科學研究助手，日夜不停地探索著材料科學的未知領域。 去年，一個國際團隊借助由五個AI 驅動的機器人實驗室組成的全球網路，成功發現了一系列有望用於有機固態雷射器的材料。多倫多大學的計算化學家Alán Aspuru-Guzik 參與了此項研究，他表示，這個項目充分展示了「自動駕駛」 實驗室在材料研究中的強大力量。在項目開始時，已知的有機雷射化合物僅有約十種，而最終，他們成功篩選出了21 種頂級材料，極大地推動了低成本、高能效電子產品的發展處理程序。 自動駕駛實驗室的核心在於將現代機器人技術與AI 演算法深度整合。這些演算法能夠根據預設的目標和現有的資料，規劃出複雜的實驗流程，並對實驗結果進行即時分析和解讀。通過這樣的方式，實驗室能夠實現高通量的實驗操作，在短時間內測試大量的材料組合和實驗條件，這是傳統實驗室難以企及的。阿貢國家實驗室的材料科學家Jie Xu 所開發的Polybot 平台，就是一個很好的例子。在試點實驗中，研究人員利用它成功合成了可拉伸的導電聚合物，以及在電場作用下光學性質會改變的材料。
2025科技浪潮：這七項技術將顛覆你的想像！
科技#2025年展望#自動駕駛實驗室#CAR-T細胞療法
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北大電腦學院登國際AI頂刊！張銘教授團隊160萬資料訓練生物活性基礎模型，加速癌症藥物研發

北京大學電腦學院張銘教授團隊聯合華盛頓大學等團隊，成功提出了生物活性基礎模型ActFound，登上國際AI頂刊。在跨域生物活性預測、先導小分子最佳化、癌症藥物反應上，ActFound表現出色。 小分子生物活性在藥物研發中扮演著至關重要的角色。 生物活性反映了小分子與生物系統中特定靶點（如蛋白質、受體或酶）相互作用並引起可測量的生物學反應的程度，是篩選潛在藥物候選物、最佳化分子結構以及預測藥物療效和安全性的關鍵指標。 精準預測和評估生物活性不僅可以大幅縮短藥物篩選時間、降低研發成本，還能幫助研究人員理解藥物作用機制，從而加速新藥開發處理程序，為患者帶來更有效、更安全的治療方案。
北大電腦學院登國際AI頂刊！張銘教授團隊160萬資料訓練生物活性基礎模型，加速癌症藥物研發
科技#癌症藥物研發#生物活性基礎模型#ActFound
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郭文景Pika再融5.8個億，最新估值約34億，已自研AI視訊生成基礎模型

AI視訊頂流Pika拿著8000萬美元（約5.8億人民幣）新融資又殺回來了！ 投資者包括Spark Capital（領投）、Lightspeed和Greycrof等著名機構。 Pika回應量子位，本輪投後最新估值將來到4.7億美元（約34億人民幣）。 這家由兩位斯坦福華人博士創立的公司曾在去年底推出了產品1.0並宣佈融資5500萬美元。
郭文景Pika再融5.8個億，最新估值約34億，已自研AI視訊生成基礎模型
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